Pandas GroupBy.apply 메서드가 첫 번째 그룹을 두 번 처리하는 것처럼 보이는 이유는 무엇입니까?

Pandas GroupBy.apply 메서드: 동작 이해

Pandas의 GroupBy.apply 메서드는 DataFrame의 각 그룹에 함수를 적용하는 효율적인 방법을 제공합니다. 그러나 일반적인 관찰은 첫 번째 그룹이 두 번 처리되는 것처럼 보입니다.

첫 번째 그룹의 중복

귀하의 예에서 GroupBy 작업은 DataFrame을 '클래스' 열로 그룹화하고 적용 메소드는 각 그룹에 대해 checkit 함수를 호출합니다. 그러나 checkit 함수가 첫 번째 그룹에서 두 번 실행되는 것을 확인했습니다.

이유: GroupBy.apply 메소드에는 수신할 것으로 예상되는 데이터의 형태에 대한 정보가 필요합니다. 이를 확인하기 위해 첫 번째 그룹에서 함수를 두 번 실행합니다. 이를 통해 Pandas는 모든 그룹의 결과를 단일 DataFrame으로 결합하는 방법을 결정할 수 있습니다.

완화 옵션

특정 사용 사례에 따라 대체 옵션을 고려할 수 있습니다.

• 집계: 집계 방법을 사용하여 각 그룹에 대해 합계 또는 평균과 같은 특정 집계 작업을 수행합니다.
• 변환: 집계와 유사합니다. , 변환은 함수를 적용하지만 원래 그룹과 동일한 모양의 DataFrame을 반환할 수 있습니다.
• 필터: 함수에 지정된 조건에 따라 행을 필터링합니다.

함수 부작용의 영향

checkit 함수에 부작용이 없다면 첫 번째 그룹에 대한 이중 실행은 일반적으로 문제가 되지 않습니다. 그러나 두 번째 실행으로 인해 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있으므로 입력 DataFrame을 수정하는 함수에 주의하세요.

결론

혼란을 피하고 올바른 데이터를 보장하려면 GroupBy.apply의 동작을 이해하는 것이 중요합니다. 변형. 요구 사항에 따라 적절한 방법을 활용하고 부작용의 영향을 고려하면 Pandas의 GroupBy 기능을 효과적으로 활용할 수 있습니다.

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