Pandas GroupBy.apply メソッドが最初のグループを 2 回処理しているように見えるのはなぜですか?

Pandas GroupBy.apply メソッド: 動作を理解する

Pandas の GroupBy.apply メソッドは、DataFrame の各グループに関数を適用する効率的な方法を提供します。ただし、一般的な観察は、最初のグループが 2 回処理されているように見えることです。

最初のグループの重複

この例では、GroupBy 操作は 'class' 列によって DataFrame をグループ化し、適用メソッドは各グループに対して checkit 関数を呼び出します。ただし、checkit 関数が最初のグループで 2 回実行されていることがわかります。

Reason: GroupBy.apply メソッドには、受信すると予想されるデータの形状に関する情報が必要です。これを判断するために、最初のグループに対して関数を 2 回実行します。これにより、Pandas はすべてのグループの結果を単一の DataFrame に結合する方法を決定できるようになります。

緩和オプション

特定のユースケースに基づいて、代替オプションを検討できます。

• Aggregate: 集計メソッドを使用して、各グループに対して合計や平均などの特定の集計操作を実行します。
• Transform: 集計と同様、transform は関数を適用しますが、元のグループと同じ形状の DataFrame を返すことができます。
• Filter: 関数で指定された条件に基づいて行をフィルターします。

関数の副作用の影響

checkit 関数に副作用がない場合、通常、最初のグループでの二重実行は問題になりません。ただし、入力 DataFrame を変更する関数には注意してください。2 回目の実行では意図しない結果が生じる可能性があります。

結論

混乱を避け、正しいデータを確保するには、GroupBy.apply の動作を理解することが重要です。変化。要件に基づいて副作用の影響を考慮して適切な方法を活用することで、Pandas の GroupBy 機能を効果的に活用できます。

以上がPandas GroupBy.apply メソッドが最初のグループを 2 回処理しているように見えるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。