这篇文章主要介绍python中groupby函数as_index的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
在官方网站中对as_index有以下介绍：
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
翻译过来就是说as_index 的默认值为True， 对于聚合输出，返回以组标签作为索引的对象。仅与DataFrame输入相关。as_index = False实际上是“SQL风格”的分组输出。举例如下
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()输出如下：
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
代码中注释的两段代码报错，分析可以看到：
当as_index=True时，没有显示索引项，而是以第一列组标签为索引值，故不能通过df.loc[0]取值，可以通过df.loc[‘bk1']取值；
当as_index=False时，显示索引项，此时可以通过df.loc[0]取得值。因此as_index的作用是控制聚合输出是否以组标签为索引值。
以上是“python中groupby函数as_index的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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