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 dfprintprint df.groupby('books', as_index=True).sum()printprint df.groupby('books', as_index=False).sum()

输出如下：

books price0 bk1 121 bk1 122 bk1 123 bk2 154 bk2 155 bk3 17 pricebooks bk1 36bk2 30bk3 17 books price0 bk1 361 bk2 302 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。

以上这篇python groupby 函数 as_index详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。