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，欢迎关注创新互联行业资讯频道！