Python 区别于；如“u index=False”所示；，及；重置“U索引（）”；熊猫群比_Python_Pandas_Pandas Groupby

Python 区别于；如“u index=False”所示；，及；重置“U索引（）”；熊猫群比

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Python 区别于；如“u index=False”所示；，及；重置“U索引（）”；熊猫群比,python,pandas,pandas-groupby,Python,Pandas,Pandas Groupby,我只是想知道这两个执行的功能有什么不同数据： as_index=False： df_group1 = df.groupby("ID").sum().reset_index() 重置索引（）：两者的输出完全相同 ID value 0 A 18 1 B 6 2 C 6 有谁能告诉我两者的区别和说明相同的例子吗？当您使用作为_index=False时，您向groupby（）表明您不想将列ID设置为索引（duh！）。当两个实现产生相同的结果时，请使用作为_

我只是想知道这两个执行的功能有什么不同

数据：

as_index=False：

df_group1 = df.groupby("ID").sum().reset_index()

重置索引（）：

两者的输出完全相同

  ID  value
0  A     18
1  B      6
2  C      6

有谁能告诉我两者的区别和说明相同的例子吗？

当您使用

作为_index=False

时，您向

groupby（）

表明您不想将列ID设置为索引（duh！）。当两个实现产生相同的结果时，请使用

作为_index=False

，因为这样可以节省一些键入和不必要的操作；）

但是，有时您希望对组应用更复杂的操作。在这些场合，你可能会发现其中一个比另一个更合适

示例1:您希望将两个轴上一组中三个变量（即列）的值相加

使用

as_index=True

可以对

轴=1

应用求和，而无需指定列的名称，然后对轴0上的值求和。操作完成后，您可以使用

reset\u index（drop=True/False）

以正确的形式获取数据帧

示例2:您需要根据

groupby（）

中的列为组设置一个值

将

设置为_index=False

允许您检查公共列上的条件，而不是索引上的条件，这通常更容易

在对组应用操作时，您可能会遇到

KeyError

。在这种情况下，通常是因为您试图在聚合函数中使用一列，该列当前是GroupBy对象的索引。