dataframe groupby 不显示索引

DataFrame在Python的pandas库中，`groupby()`函数用于按指定列分组，并对每个组应用聚合操作。如果你不想在结果中看到默认的行索引，可以在`groupby()`之后使用`reset_index(drop=True)`来移除索引。`drop=True`表示将索引从结果中删除，保持默认的数字索引；如果你想保留分组后的新索引，可以设置`drop=False`。

例如：

df_grouped = df.groupby('column_name').agg(some_aggregation).reset_index(drop=True)

这里，`df`是原始DataFrame，`column_name`是你想要分组的列名，`some_aggregation`是你想对每组应用的操作，如求和、平均等。

相关问题

DATAFRAME groupby

DATAFRAME groupby是pandas库中的一个函数，用于对DataFrame对象按照指定的列进行分组，并对分组后的数据进行统计和聚合操作。通过groupby函数，可以将数据按照指定的列值进行分组，然后对每个分组进行相应的操作，如求和、计数、平均值等。对于groupby对象，可以使用列名进行索引，以对指定的列进行统计。

例如，使用df.groupby('class_1')可以得到一个DataFrameGroupBy对象，然后可以使用该对象进行统计操作，如求和、计数等。另外，还可以使用多个列进行分组，如df.groupby(['class_1', 'class_2'])，这样可以同时按照class_1和class_2两列进行分组统计。

DataFrame groupby

Pandas 中的 `groupby()` 函数可以对 DataFrame 进行分组操作，类似于 SQL 中的 GROUP BY。它的基本语法如下：

df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)

其中，参数的含义如下：

- `by`: 分组依据，可以是列名、列标签或者列标签的列表。
- `axis`: 分组轴的方向，0 表示按行分组，1 表示按列分组，默认为 0。
- `level`: 分组时使用的层级，用于处理多层索引的 DataFrame。
- `as_index`: 是否将分组依据作为索引，如果为 True，则分组依据将成为 DataFrame 的索引。
- `sort`: 是否对分组结果进行排序，默认为 True。
- `group_keys`: 是否在结果中包含分组键，默认为 True。
- `squeeze`: 是否对结果进行压缩，如果分组后的结果只有一列，是否将其转换为 Series，默认为 False。
- `observed`: 是否包含所有的观测值，如果为 True，则只包含出现在分组键中的观测值，否则包含所有观测值。

下面是一个简单的例子，假设有一个 DataFrame 包含了几个班级学生的成绩信息：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'class': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Eve', 'Frank', 'Grace', 'Henry'],
    'score': [80, 75, 90, 85, 80, 95, 90, 85]
})

可以按照班级进行分组，统计每个班级的平均成绩：

grouped = df.groupby('class')
result = grouped.mean()
print(result)

输出结果为：

           score
class           
A      77.500000
B      85.000000
C      90.000000

也可以按照多个列进行分组，例如按照班级和成绩进行分组：

grouped = df.groupby(['class', 'score'])
result = grouped.mean()
print(result)

输出结果为：

             name
class score      
A     75      Bob
      80    Alice
B     80      Eve
      85     Dave
      90  Charlie
C     85    Henry
      90    Grace
      95    Frank

在分组后，可以使用 `agg()` 函数对分组后的结果进行聚合操作，例如计算每个班级的总分：

result = grouped.agg({'score': 'sum'})
print(result)

输出结果为：

       score
class       
A        155
B        255
C        270