Pandas GroupBy.apply使用head与直接返回结果索引差异问题

这个差异是Pandas 1.3.x版本GroupBy.apply内置的启发式结果拼接规则导致的，属于旧版本的特殊设计：

底层拼接判断逻辑 #

Pandas 1.3.x处理GroupBy.apply的返回结果时，会自动做两类操作的判断：

• 如果每个分组返回的DataFrame是原分组的完整行集合，索引和原分组完全匹配、返回行数和分组行数完全相等，就会被判定为「转换类操作」，直接把所有分组结果按原数据顺序拼接，复用原DataFrame的全局索引，不会额外添加分组键作为索引层级。
• 如果返回的DataFrame是经过切片、过滤等操作得到的，哪怕返回行数和分组行数一致，也会被判定为「聚合/筛选类操作」，会自动把分组键作为上层索引，和返回的子DataFrame的索引拼接形成MultiIndex。

对应测试场景的触发逻辑 #

1. apply_func_rangeindex场景：
   你仅做了列筛选，直接返回rows[["value1"]]，没有修改行的结构和索引，完全符合「完整返回原分组行」的判断条件，因此触发转换类操作的拼接逻辑，最终结果的索引直接复用原DataFrame的RangeIndex。
2. apply_func_multiindex场景：
   你调用了head(1)做行切片，哪怕每个分组只有1行、返回结果和原分组完全一致，Pandas的启发式规则依然会判定这是切片操作，不属于完整返回原分组的场景，因此触发聚合类操作的拼接逻辑，把分组键key1、key2加到索引前，形成MultiIndex。

版本差异说明 #

这个隐式判断逻辑经常引发预期外的索引变化，所以Pandas 2.0及以上版本已经对该逻辑做了调整，GroupBy.apply默认统一保留分组键作为索引层级。如果需要实现旧版的转换类操作效果，官方建议显式调用GroupBy.transform方法，避免索引逻辑混乱。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vvasch