pandas 的 groupby 中的 as_index 是什么？

 import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'books':['bk1','bk1','bk1','bk2','bk2','bk3'], 'price': [12,12,12,15,15,17]})
print(df)
print(df.groupby('books', as_index=True).sum())
print(df.groupby('books', as_index=False).sum())
   books  price
0   bk1     12
1   bk1     12
2   bk1     12
3   bk2     15
4   bk2     15
5   bk3     17
       price
books
bk1       36
bk2       30
bk3       17
  books  price
0   bk1     36
1   bk2     30
2   bk3     17
当 as_index=True 您在 groupby() 中使用的键将成为新数据帧中的索引。
将列设置为索引时获得的好处是：
速度。 当您根据索引列过滤值时，例如。 df.loc['bk1'] ，由于索引列的散列，它会更快。它不必遍历整个 books 列来查找 'bk1' 。它只会计算 'bk1' 的哈希值，并一次性找到它。
舒适。 当 as_index=True 您可以使用此语法 df.loc['bk1'] 与 --- df.loc[df.books=='bk1'] --- 相比，它更短更快。
原文由 Mohammad Yusuf 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议