Pandas: как использовать as_index в группировке

Вы можете использовать аргумент as_index в операции pandas groupby() , чтобы указать, хотите ли вы, чтобы столбец, по которому вы сгруппированы, использовался в качестве индекса вывода.

Аргумент as_index может иметь значение True или False .

По умолчанию установлено значение « Истина» .

В следующем примере показано, как использовать аргумент as_index на практике.

Пример: как использовать as_index в группе панд

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, который показывает количество очков, набранных баскетболистами разных команд:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [12, 15, 17, 17, 19, 14, 15, 20, 24, 28]})
                            
#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 12
1 to 15
2 to 17
3 to 17
4 to 19
5 B 14
6 B 15
7 C 20
8 C 24
9 C 28

Мы можем использовать следующий синтаксис для группировки строк по столбцу команды и расчета суммы столбца баллов , указав as_index=True для использования команды в качестве выходного индекса:

 #group rows by team and calculate sum of points
print ( df.groupby (' team ', as_index= True ) .sum ())

points
team        
At 80
B29
C 72

На выходе отображается сумма значений в столбце очков , сгруппированная по значениям в столбце команды .

Обратите внимание, что столбец команды используется в качестве индекса выходных данных.

Если вместо этого мы укажем as_index=False , то столбец команды не будет использоваться в качестве выходного индекса:

 #group rows by team and calculate sum of points
print ( df.groupby (' team ', as_index= False ) .sum ())

  team points
0 to 80
1 B 29
2 C 72

Обратите внимание, что команда теперь используется в качестве столбца вывода, а индексный столбец имеет простой номер 0–2.

Примечание . Полную документацию по операции pandas groupby() можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как получить группу после использования Pandas Groupby
Как преобразовать вывод Pandas GroupBy в DataFrame
Как применить функцию к Pandas Groupby