Warum wird die GroupBy.apply-Methode von Pandas in der ersten Gruppe zweimal ausgeführt?

GroupBy.apply-Methode in Pandas: Die Wiederholung mit der ersten Gruppe verstehen

Die Apply-Methode in der Groupby-Funktion von Pandas ermöglicht es Benutzern, wenn sie auf ein Groupby-Objekt angewendet wird um benutzerdefinierte Vorgänge für jede Gruppe durchzuführen. In bestimmten Szenarien kann das Verhalten der Apply-Methode jedoch rätselhaft sein, da sie die angegebene Funktion scheinbar zweimal für die erste Gruppe in einem Datensatz ausführt.

In diesem Artikel gehen wir näher darauf ein Gründe für dieses Verhalten und erkunden Sie alternative Methoden zum Ändern von Gruppen basierend auf bestimmten Anwendungsfällen.

Verstehen der doppelten Ausführung

Die doppelte Ausführung der Apply-Methode für die erste Gruppe ist eine bewusste Entwurfsentscheidung. Die Methode muss die Form der von der angegebenen Funktion zurückgegebenen Daten bestimmen, um sie effektiv mit dem vorhandenen DataFrame zu kombinieren. Dies wird erreicht, indem die Funktion zweimal aufgerufen wird:

1. Erster Aufruf:Untersucht die Form der zurückgegebenen Daten, um festzustellen, wie sie zusammengeführt werden.
2. Zweiter Aufruf: Führt die eigentliche Berechnung zum Ändern der Gruppe durch.

Obwohl dieser doppelte Aufruf unnötig erscheinen mag, ist er für die Gewährleistung der Integrität und Kompatibilität der zurückgegebenen Daten mit dem DataFrame von entscheidender Bedeutung.

Alternativen zur Anwendung für bestimmte Vorgänge

Je nach gewünschtem Vorgang können Benutzer alternative Funktionen verwenden, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen, ohne auf das Verhalten der doppelten Ausführung zu stoßen:

• aggregate: Führt Aggregationsberechnungen (z. B. Summe, Mittelwert) für die Gruppen durch und gibt die Ergebnisse als Serie oder DataFrame zurück.
• transform: Wendet eine Funktion auf jede Gruppe an, Transformieren der Werte der Gruppe, ohne den ursprünglichen DataFrame zu ändern.
• Filter: Entfernt Zeilen aus dem DataFrame basierend auf einer angegebenen Bedingung, die auf jede Gruppe angewendet wird.

Auswirkungen und Empfehlungen

In den meisten Fällen stellt die doppelte Ausführung von apply auf die erste Gruppe kein nennenswertes Problem dar, insbesondere wenn die angewendete Funktion keine Nebenwirkungen hat. Wenn die Funktion jedoch den DataFrame ändert, ist es wichtig, dieses Verhalten zu verstehen, um unbeabsichtigte Folgen zu vermeiden.

Um dieses Problem zu beheben, sollten Sie erwägen, das Ergebnis von „Apply“ einem neuen Objekt zuzuweisen, anstatt den ursprünglichen DataFrame direkt zu ändern. Dadurch wird sichergestellt, dass die doppelte Ausführung keine Auswirkungen auf die vorhandenen Daten hat.

Beispiel

Der folgende Code zeigt beispielsweise, wie die Apply-Methode verwendet werden kann, um einen DataFrame ohne Nebenwirkungen zu ändern:

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'class': ['A', 'B', 'C'], 'count': [1, 0, 2]})

def checkit(group):
    print(group)

df.groupby('class', group_keys = True).apply(checkit)</code>

Dieser Code druckt jede Gruppe aufgrund der doppelten Ausführung von apply zweimal aus. Das ursprüngliche df wird jedoch nicht verändert. Umgekehrt erhöht der folgende Code die Zählspalte für jede Gruppe:

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'class': ['A', 'B', 'C'], 'count': [1, 0, 2]})

def checkit(group):
    print(group)

df.groupby('class', group_keys = True).apply(checkit)</code>

Während „Apply“ weiterhin jede Gruppe zweimal druckt, wird die Anzahl für jede Gruppe nur einmal erhöht, wie das aktualisierte df zeigt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum wird die GroupBy.apply-Methode von Pandas in der ersten Gruppe zweimal ausgeführt?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!