Python groupby是否自动对pandas中的所有非数字列进行分组？

下面是一个数据集示例（仅显示前几行，但共有193行）：

当我运行此命令时：

drinks.groupby（'containment'）.head（）

我得到一个30行的数据帧。但在这30行中，我仍然有

大陆的重复名称。例如，在下图中，您可以看到
Europe
重复了两次（第1行和第3行）：


我不明白为什么我最初按大陆分组时，仍然有两行是同一个大陆

在这种情况下，
groupby
操作是否也按
country
分组，即使我从未在
groupby
函数中指定过它？因为我知道在SQL中应该使用聚合函数，比如
max
，
min
，
sum
，等等。但是在这种情况下，我不必传入聚合函数，我就可以得到上面的结果
 不

发生的情况是，
head
是
groupby
对象上的一个方法，其行为与
pd.DataFrame.head
稍有不同

它所做的是返回每个组的头

因此，通过将
1
传递给
head
方法，我们可以更清楚地看到这一点，并看到它返回每个子集的第一行

df.groupby('continent').head(1)

饮料。groupby（“大陆”）.head（[n=5]）
返回每组的第一行
n
，然后按原始索引对其重新排序。尝试调用
drinks.groupby（'大陆'）.head（1）
，您将看到每个大陆中只有一个国家包含在结果中。
但是间接地，当我没有将任何参数传递给head correct时，它仍然是按
大陆和
国家进行分组的？由于有多行的大陆为
Europe
。如果不将任何参数传递给
head
，它将使用默认值
n=5
。它从每个大陆提取前5行，然后在显示结果之前按原始索引对它们进行排序。非常感谢。
df.groupby('continent').head(1)