因为在groupby之后没有使用任何聚合函数-
a = df.分组（['动物']）显示（a）
校正- a = df.分组（['Animal']）.计数（）显示（a）
现在，使用count（）函数或sort_values（）或sum（）等之后，您将获得groupby结果

您需要检查DataFrame.groupby：
使用Map器或按一系列列对DataFrame进行分组。
因此，它不是用于按列删除重复值，而是用于聚合。
如果需要删除重复的值，请使用以下命令将其设置为空字符串：

df.loc[df['Animal'].duplicated(), 'Animal'] = ''
print (df)
     Animal  Max Speed
0    Falcon        380
1                  370
2    Parrot         24
3                   26
4  Elephant          5
5                    7
6                    3

如果需要分组：

for i, g in df.groupby(['Animal']):
    print (g)
    
     Animal  Max Speed
4  Elephant          5
5  Elephant          7
6  Elephant          3
   Animal  Max Speed
0  Falcon        380
1  Falcon        370
   Animal  Max Speed
2  Parrot         24
3  Parrot         26

groupby对象需要一个操作，如max或min。这将导致两个结果：
1.一个规则的Pandas数据框
1.出现一次的分组关键字
显然，您希望保留两个Falcon条目，因此实际上并不希望执行groupby。如果您希望查看隐藏了重复动物值的条目，可以通过将Animal列设置为索引来实现。我这样说是因为您的输入数据框已经按照您希望的顺序显示了。

使用mask：

>>> df.assign(Animal=df['Animal'].mask(df['Animal'].duplicated(), ''))
     Animal  Max Speed
0    Falcon        380
1                  370
2    Parrot         24
3                   26
4  Elephant          5
5                    7
6                    3
>>>

或作为索引：

df.assign(Animal=df['Animal'].mask(df['Animal'].duplicated(), '')).set_index('Animal')
          Max Speed
Animal             
Falcon          380
                370
Parrot           24
                 26
Elephant          5
                  7
                  3
>>>