Pandas の GroupBy.apply メソッドが最初のグループで 2 回実行されるのはなぜですか?

パンダの GroupBy.apply メソッド: 最初のグループの繰り返しを理解する

パンダの groupby 関数の apply メソッドを groupby オブジェクトに適用すると、ユーザーは各グループに対してカスタム操作を実行します。ただし、特定のシナリオでは、apply メソッドによって示される動作が不可解になる場合があります。データセット内の最初のグループに対して指定された関数が 2 回実行されるように見えるためです。

この記事では、この動作の背後にある理由を確認し、特定のユースケースに基づいてグループを変更するための代替方法を検討します。

デュアル実行について理解する

最初のグループに対する apply メソッドのデュアル実行は、意図的な設計上の選択です。このメソッドは、指定された関数によって返されたデータの形状を判断して、既存の DataFrame と効果的に結合する必要があります。これは、関数を 2 回呼び出すことで実現されます。

1. 最初の呼び出し: 返されたデータの形状を調べて、どのようにマージされるかを確認します。
2. 2 回目の呼び出し: グループを変更するための実際の計算を実行します。

この二重呼び出しは不必要に見えるかもしれませんが、返されたデータと DataFrame の整合性と互換性を確保するために不可欠です。

特定の操作に適用する代替手段

必要な操作に応じて、ユーザーは代替関数を利用して、二重実行動作が発生することなく同様の結果を達成できます:

• aggregate: グループに対して集計計算 (合計、平均など) を実行し、結果を Series または DataFrame として返します。
• transform: 各グループに関数を適用します。元の DataFrame を変更せずにグループの値を変換します。
• filter: 各グループに適用される指定された条件に基づいて DataFrame から行を削除します。

意味と推奨事項

ほとんどの場合、特に適用された関数に副作用がない場合、最初のグループで apply を二重に実行しても重大な問題は生じません。ただし、関数が DataFrame を変更する場合は、意図しない結果を避けるためにこの動作を理解することが重要です。

これに対処するには、元の DataFrame を直接変更するのではなく、apply の結果を新しいオブジェクトに割り当てることを検討してください。これにより、二重実行が既存のデータに影響を与えないことが保証されます。

例

たとえば、次のコードは、apply メソッドを使用して副作用なしで DataFrame を変更する方法を示しています。

<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>

このコードは、apply が 2 回実行されるため、各グループを 2 回出力します。ただし、元の df は変更されません。逆に、次のコードは各グループの count 列をインクリメントします:

<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>

apply は各グループを 2 回出力しますが、更新された df で示されているように、各グループのカウントは 1 回だけ増加します。

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