关于Pandas分组对象中level=0与group_keys参数的疑问

先明确你的第一个疑问：level=0确实对应分组结果dd中的value列。

你通过df.groupby(['value','year','team']).size()得到的dd是一个带多层索引（MultiIndex）的Series，它的索引层级顺序就是你groupby时指定的列顺序：['value', 'year', 'team']。Pandas里的多层索引层级是从0开始计数的，最外层的索引对应level=0，也就是这里的value；中间的year对应level=1，最内层的team对应level=2。所以当你用dd.groupby(level=0)时，就是按照value的不同取值来重新分组。

再来说说group_keys参数的作用：

• 这个参数控制的是使用apply时，是否将分组的键（也就是你按level=0分组的value值）作为额外的键添加到结果的索引中。
• 当设置group_keys=False时，apply返回的结果不会把分组的value值作为索引的一部分保留，这样后续调用reset_index()时，能更直接地把原来的索引列转成普通列，不会多出不必要的索引层级。
• 如果保持默认的group_keys=True，分组的键会被作为索引的一部分包含在apply的结果里，可能会让结果的索引结构变得复杂，后续处理需要额外调整。

举个简单的对比：假设你的function是计算每组的最大值，当group_keys=True时，结果的索引会保留value作为外层键；而group_keys=False时，结果的索引就只有原来的内层索引（year和team），或者根据function的返回结构而定，整体更简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user9116565