为什么 groupby 操作的行为不同

使用时pandas groupby 函数并在 groupby 之后操作输出，我注意到某些函数在作为索引返回的内容以及如何操作方面表现不同。

假设我们有一个包含以下信息的数据框：

    Name   Type  ID
0  Book1  ebook   1
1  Book2  paper   2
2  Book3  paper   3
3  Book1  ebook   1
4  Book2  paper   2

if we do

df.groupby(["Name", "Type"]).sum()  

我们得到一个DataFrame:

             ID
Name  Type     
Book1 ebook   2
Book2 paper   4
Book3 paper   3

其中包含一个 MultiIndex 以及 groupby 中使用的列：

MultiIndex([('Book1', 'ebook'),
            ('Book2', 'paper'),
            ('Book3', 'paper')],
           names=['Name', 'Type'])

和一列称为ID.

但如果我申请size()函数，结果是Series:

Name   Type 
Book1  ebook    2
Book2  paper    2
Book3  paper    1
dtype: int64

最后，如果我做一个pct_change()，我们只得到结果 DataFrame 列：

    ID
0   NaN
1   NaN
2   NaN
3   0.0
4   0.0

TL；博士。我想知道为什么有些函数返回一个Series而其他一些人则DataFrame因为这让我在处理同一数据帧中的不同操作时感到困惑。

来自文档

Size:

Returns
Series
Number of rows in each group.

For the sum，因为您没有传递 sum 列，所以它将返回没有 groupby 键的数据框

df.groupby(["Name", "Type"])['ID'].sum()  # return Series

功能类似于diff and pct_change不是 agg，它会返回与 agg 相同的值index作为原始数据框，对于count , mean, sum它们是 agg，返回值和groupby键作为索引