pandas.groupby 的 group_keys 参数实际上是做什么的

根据 pandas.groupby 的 group_keys 参数实际上是用来控制分组结果中的索引的展示方式的。默认情况下，group_keys 参数的取值为 True，表示将分组的键作为结果的索引，以便更好地展示分组的层次结构。如果将 group_keys 参数的取值设置为 False，则不会将分组的键作为索引展示，而是保留原始数据的索引。

在实际的数据分析中，我们经常需要对数据进行分组操作，将数据按照某个特定的标准进行分组，然后对每个分组进行统计分析。pandas 提供了强大的分组功能，其中的 groupby 函数就是用来实现分组操作的。groupby 函数可以根据指定的列或者多个列对数据进行分组，然后对每个分组进行相应的聚合操作。

在使用 groupby 函数时，可以通过设置 group_keys 参数来控制分组结果的索引展示方式。默认情况下，group_keys 参数的取值为 True，表示将分组的键作为结果的索引。下面我们通过一个实例来说明 group_keys 参数的用法。

首先，我们创建一个包含学生姓名、科目和成绩的 DataFrame：

python
import pandas as pd
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '科目': ['语文', '语文', '数学', '数学', '英语', '英语', '英语', '英语'],
        '成绩': [80, 90, 85, 95, 70, 80, 75, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们使用 groupby 函数对数据进行分组，并计算每个学生在每个科目上的平均成绩：

python
grouped = df.groupby(['姓名', '科目'], as_index=False).mean()

在上述代码中，我们将 group_keys 参数设置为 False，即不将分组的键作为索引展示。执行上述代码后，可以发现结果中只有原始数据的索引，而没有分组的键。

接下来，我们将 group_keys 参数设置为 True，即将分组的键作为索引展示：

python
grouped = df.groupby(['姓名', '科目'], as_index=False, group_keys=True).mean()

执行上述代码后，可以发现结果中除了原始数据的索引外，还有分组的键作为索引展示。

案例代码

python
import pandas as pd
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '科目': ['语文', '语文', '数学', '数学', '英语', '英语', '英语', '英语'],
        '成绩': [80, 90, 85, 95, 70, 80, 75, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将 group_keys 参数设置为 False，不展示分组的键作为索引
grouped = df.groupby(['姓名', '科目'], as_index=False).mean()
print("不展示分组的键作为索引：")
print(grouped)
# 将 group_keys 参数设置为 True，展示分组的键作为索引
grouped = df.groupby(['姓名', '科目'], as_index=False, group_keys=True).mean()
print("展示分组的键作为索引：")
print(grouped)

代码运行结果：

不展示分组的键作为索引：

姓名科目成绩

0 张三英语 70.0

1 张三语文 80.0

2 李四英语 80.0

3 李四语文 90.0

4 王五数学 90.0

5 王五英语 75.0

6 赵六数学 95.0

7 赵六英语 85.0

展示分组的键作为索引：