当与dask dataframe groupby一起使用时，`.iloc()`返回奇怪的结果

当与dask dataframe groupby一起使用时，.iloc()返回奇怪的结果可能是由于以下原因：

1. Dask是一个分布式计算框架，它将数据集划分为多个分块进行并行处理。当使用.iloc()方法时，它会尝试按照索引位置来访问数据，但由于数据被分块存储，可能导致索引位置与实际数据位置不一致，从而返回奇怪的结果。
2. 当使用.groupby()方法对Dask dataframe进行分组操作时，数据会被划分为多个组，每个组的数据可能存储在不同的分块中。这可能导致在使用.iloc()方法时，无法准确地定位到所需的数据位置，从而返回奇怪的结果。

为了解决这个问题，可以考虑以下方法：

1. 使用.loc[]方法替代.iloc()方法。.loc[]方法基于标签进行数据访问，而不是基于索引位置。这样可以避免由于数据分块导致的索引位置不一致的问题。
2. 在使用.iloc()方法之前，可以尝试使用.compute()方法将Dask dataframe转换为Pandas dataframe。这样可以将数据加载到内存中进行操作，避免分块存储导致的问题。但需要注意，这可能会导致内存消耗较大，适用于数据量较小的情况。
3. 如果需要使用分布式计算的能力，可以尝试使用Dask的其他方法来实现相同的功能，例如.apply()方法或.map_partitions()方法。这些方法可以在分布式环境下进行数据处理，避免了数据划分导致的问题。

总之，当与dask dataframe groupby一起使用时，.iloc()返回奇怪的结果可能是由于数据分块存储和索引位置不一致导致的。可以尝试使用.loc[]方法、.compute()方法或其他Dask方法来解决这个问题。