Странное поведение с групповым в упорядоченных категориальных столбцах

Question

MCVE

df = pd.DataFrame({
    'Cat': ['SF', 'W', 'F', 'R64', 'SF', 'F'], 
    'ID': [1, 1, 1, 2, 2, 2]
})

df.Cat = pd.Categorical(
    df.Cat, categories=['R64', 'SF', 'F', 'W'], ordered=True)

Как видите, я определил упорядоченный категориальный столбец на Cat.Чтобы проверить, проверьте;

0     SF
1      W
2      F
3    R64
4     SF
5      F
Name: Cat, dtype: category
Categories (4, object): [R64 < SF < F < W]

Я хочу найти самую большую категорию PER ID.Выполнение groupby + max работает.

df.groupby('ID').Cat.max()

ID
1    W
2    F
Name: Cat, dtype: object

Но я не хочу, чтобы ID был индексом, поэтому я указываю as_index=False.

df.groupby('ID', as_index=False).Cat.max()

   ID Cat
0   1   W
1   2  SF

Упс!Теперь максимум взят лексикографически .Кто-нибудь может объяснить, является ли это предполагаемым поведением?Или это ошибка?

Обратите внимание, что для этой проблемы, обходной путь составляет df.groupby('ID').Cat.max().reset_index().

Примечание,

>>> pd.__version__
'0.22.0'

Answer 1

Это не предполагаемое поведение, это ошибка.

Исходное погружение показывает, что флаг делает две совершенно разные вещи.Один просто игнорирует уровни и имена группировщика, он просто принимает значения с новым индексом диапазона.Другой явно держит их.