groupby是否会自动分组pandas中的所有非数字列？

Question

我在下面有一个数据集示例（仅显示前几行，但有193行）：

country,beer_servings,spirit_servings,wine_servings,total_litres_of_pure_alcohol,continent
Afghanistan,0,0,0,0.0,Asia
Albania,89,132,54,4.9,Europe
Algeria,25,0,14,0.7,Africa
Andorra,245,138,312,12.4,Europe
Angola,217,57,45,5.9,Africa
Antigua & Barbuda,102,128,45,4.9,North America
...

当我运行时：drinks.groupby('continent').head()

我找回了30行的数据帧。但在这30行中，我仍然有continent的重复名称。例如，在下图中，您可以看到Europe重复两次（第1行和第3行）：

当我按照大陆分组时，我无法理解为什么我仍然在同一个大陆上有两行？

在这种情况下groupby操作也按country进行分组，即使我从未在groupby函数中指定它？因为我在SQL中知道你应该使用像max，min，sum等聚合函数。但是在这种情况下我不需要传入一个聚合函数我得到了上面的结果。

Answer 1

没有！

正在发生的事情是head是groupby对象上的一种方法，其行为与pd.DataFrame.head略有不同。

groupby version of head所做的是返回每个组的头部。

因此，我们可以通过将1传递给head方法并看到它返回每个子集的第一行来更清楚地看到这一点

df.groupby('continent').head(1)

Answer 2

drinks.groupby('continent').head([n=5])会返回每个组中的第一个n行，但会按原始索引重新排序。尝试拨打drinks.groupby('continent').head(1)，您会看到结果中只包含每个大洲的一个国家/地区。