Heim > Artikel > Backend-Entwicklung > Warum wird die GroupBy.apply-Methode von Pandas in der ersten Gruppe zweimal ausgeführt?
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.
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:
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.
Je nach gewünschtem Vorgang können Benutzer alternative Funktionen verwenden, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen, ohne auf das Verhalten der doppelten Ausführung zu stoßen:
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.
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!