Pandas groupby drops索引列

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。其中的groupby函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

在使用groupby函数时，如果不希望分组的列作为结果的索引列，可以通过设置参数as_index=False来实现。具体来说，as_index=False会将分组的列保留为普通的列，而不是作为结果的索引列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5500, 6500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数对Name列进行分组，并计算平均薪资
result = df.groupby('Name', as_index=False)['Salary'].mean()

print(result)

输出结果为：

      Name  Salary
0    Alice    5250
1      Bob    6250
2  Charlie    7000

在这个例子中，我们按照Name列对数据进行分组，并计算每个分组的平均薪资。由于设置了as_index=False，结果中的Name列保留为普通的列。

Pandas的groupby函数在数据分析和统计中非常常用，可以方便地对数据进行分组、聚合和转换操作。它适用于各种数据分析场景，例如按照某个列计算统计指标、按照多个列进行分组分析等。

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