Pandas\' GroupBy.apply 메서드가 첫 번째 그룹에서 두 번 실행되는 이유는 무엇입니까?

Pandas의 GroupBy.apply 메서드: 첫 번째 그룹의 반복 이해

pandas의 groupby 함수에 있는 apply 메서드를 groupby 개체에 적용하면 사용자는 각 그룹에 대해 사용자 지정 작업을 수행합니다. 그러나 특정 시나리오에서는 데이터세트의 첫 번째 그룹에서 지정된 함수를 두 번 실행하는 것처럼 보이기 때문에 적용 메서드에 의해 나타나는 동작이 혼란스러울 수 있습니다.

이 기사에서 이 동작의 원인을 파악하고 특정 사용 사례에 따라 그룹을 수정하는 대체 방법을 살펴보세요.

이중 실행 이해

첫 번째 그룹에 대한 적용 방법의 이중 실행은 의도적인 설계 선택입니다. 메소드는 지정된 함수가 반환하는 데이터의 모양을 결정하여 기존 DataFrame과 효과적으로 결합해야 합니다. 함수를 두 번 호출하여 이를 수행합니다.

1. 첫 번째 호출: 반환된 데이터의 모양을 검사하여 병합 방법을 확인합니다.
2. 두 번째 호출: 그룹을 수정하기 위해 실제 계산을 수행합니다.

이 이중 호출은 불필요해 보일 수 있지만 반환된 데이터와 DataFrame의 무결성 및 호환성을 보장하는 데 필수적입니다.

특정 작업에 적용할 수 있는 대안

원하는 작업에 따라 사용자는 대체 기능을 활용하여 이중 실행 동작 없이 유사한 결과를 얻을 수 있습니다.

• aggregate: 그룹에 대해 집계 계산(예: 합계, 평균)을 수행하고 결과를 시리즈 또는 DataFrame으로 반환합니다.
• transform: 각 그룹에 함수를 적용합니다. 원본 DataFrame을 수정하지 않고 그룹의 값을 변환합니다.
• 필터: 각 그룹에 적용된 지정된 조건을 기반으로 DataFrame에서 행을 제거합니다.

의미 및 권장 사항

대부분의 경우 첫 번째 그룹에서 적용을 이중으로 실행하는 것은 큰 문제를 일으키지 않으며, 특히 적용한 기능에 부작용이 없는 경우에는 더욱 그렇습니다. 그러나 함수가 DataFrame을 수정하는 경우 의도하지 않은 결과를 피하기 위해 이 동작을 이해하는 것이 중요합니다.

이 문제를 해결하려면 원본 DataFrame을 직접 수정하는 대신 적용 결과를 새 개체에 할당하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 이중 실행이 기존 데이터에 영향을 주지 않습니다.

예

예를 들어, 다음 코드는 적용 메서드를 사용하여 부작용 없이 DataFrame을 수정하는 방법을 보여줍니다.

<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>

이 코드는 Apply의 이중 실행으로 인해 각 그룹을 두 번 인쇄합니다. 그러나 원본 df는 수정되지 않습니다. 반대로 다음 코드는 각 그룹의 개수 열을 증가시킵니다.

<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>

apply는 각 그룹을 두 번 인쇄하지만 업데이트된 df에서 볼 수 있듯이 각 그룹에 대해 한 번만 개수를 증가시킵니다.

위 내용은 Pandas\' GroupBy.apply 메서드가 첫 번째 그룹에서 두 번 실행되는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!