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pandas中的groupby打乱了行索引

在pandas中,groupby是一种用于按照指定的列或条件对数据进行分组的操作。它可以将数据集按照某个或多个列的值进行分组,并对每个分组进行聚合、转换或其他操作。

当使用groupby函数进行分组操作时,有时会出现行索引被打乱的情况。这是因为groupby默认会将分组的列作为新的行索引,而不保留原来的行索引。如果想保留原来的行索引,可以通过设置参数as_index=False来实现。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby对列'A'进行分组,并对列'C'求和
grouped = df.groupby('A', as_index=False)['C'].sum()

print(grouped)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
     A   C
0  bar  12
1  foo  16

在上述示例中,我们使用了groupby函数对列'A'进行分组,并对列'C'进行求和。由于设置了as_index=False,所以保留了原来的行索引。

关于pandas中groupby的更多详细信息,可以参考腾讯云文档中的相关介绍:pandas中的groupby函数

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