使用pandas groupby时保留原始索引

在使用pandas的groupby函数时，可以通过设置参数as_index=False来保留原始索引。默认情况下，groupby函数会将分组的列作为新的索引，而设置as_index=False可以保持原始索引的位置。

保留原始索引的优势是可以更方便地进行后续的数据处理和分析。在某些情况下，我们可能需要根据分组后的结果进行进一步的操作，而保留原始索引可以使得操作更加灵活和高效。

使用groupby函数保留原始索引的示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数并保留原始索引
grouped = df.groupby(['A', 'B'], as_index=False)

# 对分组后的数据进行求和操作
result = grouped.sum()

# 打印结果
print(result)

在上述示例中，我们创建了一个包含'A'、'B'、'C'、'D'四列的DataFrame。通过使用groupby函数并设置as_index=False，我们对'A'和'B'两列进行分组，并保留了原始索引。然后，我们对分组后的数据进行了求和操作，并打印了结果。

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