pandas.DataFrame.groupby 丢失索引并弄乱数据

Question

我有一个pandas.DataFrame（名为df），其中包含以下数据：

          labels               texts
0         labelA  Some Text 12345678
1         labelA  Some Text 12345678
2         labelA  Some Text 12345678
3         labelA  Some Text 12345678
4         labelB  Some Text 12345678
5         labelB  Some Text 12345678
6         labelB  Some Text 12345678
7         labelC  Some Text 12345678
8         labelC  Some Text 12345678
9         labelC  Some Text 12345678
10        labelC  Some Text 12345678
11        labelC  Some Text 12345678
12        labelC  Some Text 12345678

当我使用以下命令执行分组时（目标是从每个标签中获取 2 个样本），索引丢失了：

grouped = df.groupby('labels')
result = grouped.apply(lambda x: x.sample(n=2))
print(result)

输出变为：

                    labels               texts
labels
labelA    0         labelA  Some Text 12345678
          0         labelA  Some Text 12345678
          0         labelB  Some Text 12345678
          0         labelB  Some Text 12345678
          0         labelC  Some Text 12345678
          0         labelC  Some Text 12345678

我希望输出变成：

          labels               texts
0         labelA  Some Text 12345678
1         labelA  Some Text 12345678
2         labelB  Some Text 12345678
3         labelB  Some Text 12345678
4         labelC  Some Text 12345678
5         labelC  Some Text 12345678

我应该如何进行更改？

我尝试根据this answer使用result.dropout(0).reset_index()，但它变成了：

     index         labels               texts
0        0         labelA  Some Text 12345678
1        0         labelA  Some Text 12345678
2        0         labelB  Some Text 12345678
3        0         labelB  Some Text 12345678
4        0         labelC  Some Text 12345678
5        0         labelC  Some Text 12345678

Answer 1

使用：

grouped = df.groupby('labels', group_keys=False)
result = grouped.apply(lambda x: x.sample(n=2))
print(result)

或者：

grouped = df.groupby('labels')
result = grouped.apply(lambda x: x.sample(n=2)).reset_index(drop=True)
print(result)