Pourquoi la méthode GroupBy.apply de Pandas s'exécute-t-elle deux fois sur le premier groupe ?

Méthode GroupBy.apply dans Pandas : Comprendre la répétition avec le premier groupe

La méthode apply dans la fonction groupby de pandas, lorsqu'elle est appliquée à un objet groupby, permet aux utilisateurs pour effectuer des opérations personnalisées sur chaque groupe. Cependant, dans certains scénarios, le comportement présenté par la méthode apply peut être déroutant, car elle semble exécuter la fonction spécifiée deux fois sur le premier groupe d'un ensemble de données.

Dans cet article, nous approfondirons le raisons derrière ce comportement et explorez des méthodes alternatives pour modifier les groupes en fonction de cas d'utilisation spécifiques.

Comprendre la double exécution

La double exécution de la méthode apply sur le premier groupe est un choix de conception intentionnel. La méthode doit déterminer la forme des données renvoyées par la fonction spécifiée pour les combiner efficacement avec le DataFrame existant. Il y parvient en appelant la fonction deux fois :

1. Première invocation : Examine la forme des données renvoyées pour déterminer comment elles seront fusionnées.
2. Deuxième invocation : Effectue le calcul proprement dit pour modifier le groupe.

Bien que cette double invocation puisse sembler inutile, elle est essentielle pour garantir l'intégrité et la compatibilité des données renvoyées avec le DataFrame.

Alternatives à appliquer pour des opérations spécifiques

En fonction de l'opération souhaitée, les utilisateurs peuvent utiliser des fonctions alternatives pour obtenir des résultats similaires sans rencontrer le comportement de double exécution :

• aggregate : effectue des calculs d'agrégation (par exemple, somme, moyenne) sur les groupes et renvoie les résultats sous forme de série ou de DataFrame.
• transform : applique une fonction à chaque groupe, transformer les valeurs du groupe sans modifier le DataFrame d'origine.
• filter : supprime les lignes du DataFrame en fonction d'une condition spécifiée appliquée à chaque groupe.

Implications et Recommandations

Dans la plupart des cas, la double exécution de apply sur le premier groupe ne pose pas de problème significatif, surtout si la fonction appliquée n'a pas d'effets secondaires. Cependant, si la fonction modifie le DataFrame, il est important de comprendre ce comportement pour éviter des conséquences inattendues.

Pour résoudre ce problème, envisagez d'attribuer le résultat de l'application à un nouvel objet plutôt que de modifier directement le DataFrame d'origine. Cela garantit que la double exécution n'a pas d'impact sur les données existantes.

Exemple

Par exemple, le code suivant montre comment la méthode apply peut être utilisée pour modifier un DataFrame sans effets secondaires :

<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>

Ce code imprimera chaque groupe deux fois en raison de la double exécution de apply. Cependant, cela ne modifiera pas le df original. A l'inverse, le code suivant incrémentera la colonne de comptage pour chaque groupe :

<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>

Bien que apply imprimera toujours chaque groupe deux fois, il n'augmentera le décompte qu'une seule fois pour chaque groupe, comme le démontre le df mis à jour.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!