# 以Date_received为分组目标并统计优惠券的数量 tmp = df_1.groupby('Date_received', as_index=False)['Coupon_id'].count() as_index什么意思

在 `groupby` 方法中，`as_index` 是一个布尔值参数，用于指定是否将分组的依据列作为索引。默认情况下，`as_index` 参数的值是 `True`，表示分组依据列将作为索引。如果将 `as_index` 设置为 `False`，则分组依据列将不会作为索引。

在你提供的代码示例中，`df_1.groupby('Date_received', as_index=False)` 表示按照 'Date_received' 列进行分组，并且 `as_index=False` 表示不将 'Date_received' 列作为索引。

因此，执行 `tmp = df_1.groupby('Date_received', as_index=False)['Coupon_id'].count()` 代码后，得到的结果会包含一个名为 'Date_received' 的列作为分组的依据，并且 'Coupon_id' 列的值将被统计计数。最终的结果存储在名为 `tmp` 的 DataFrame 中。