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這篇文章主要介紹python中groupby函數as_index的示例分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
在官方網站中對as_index有以下介紹：
as_index : boolean, default True
For aggregated output, return object with group labels as the index. Only relevant for DataFrame input. as_index=False is effectively “SQL-style” grouped output
翻譯過來就是說as_index 的默認值為True， 對于聚合輸出，返回以組標簽作為索引的對象。僅與DataFrame輸入相關。as_index = False實際上是“SQL風格”的分組輸出。舉例如下
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'books':['bk1','bk1','bk1','bk2','bk2','bk3'], 'price': [12,12,12,15,15,17]})
print df
print
print df.groupby('books', as_index=True).sum()
print
print df.groupby('books', as_index=False).sum()輸出如下：
books price 0 bk1 12 1 bk1 12 2 bk1 12 3 bk2 15 4 bk2 15 5 bk3 17 price books bk1 36 bk2 30 bk3 17 books price 0 bk1 36 1 bk2 30 2 bk3 17
代碼中注釋的兩段代碼報錯，分析可以看到：
當as_index=True時，沒有顯示索引項，而是以第一列組標簽為索引值，故不能通過df.loc[0]取值，可以通過df.loc[‘bk1']取值；
當as_index=False時，顯示索引項，此時可以通過df.loc[0]取得值。因此as_index的作用是控制聚合輸出是否以組標簽為索引值。
以上是“python中groupby函數as_index的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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