Pandas GroupBy.apply 重複第一組:詳細說明
pandas GroupBy.apply 方法旨在將函數應用於每個組在數據框中。然而,據觀察,第一組應用了函數兩次,導致輸出重複。
這種行為不是錯誤,而是 apply 方法的固有設計特徵。它需要確定返回資料的形狀以正確組合結果。為了實現這一點,該函數作為初始探測步驟被呼叫兩次。
根據預期的操作,建議使用聚合、轉換或過濾等替代方法而不是應用。這些函數需要特定的返回值形狀,並且不需要雙重呼叫。
如果 apply 中使用的函數沒有副作用,則對第一組的重複呼叫通常是無關緊要的。但是,必須注意這種行為,以避免混淆並確保正確解釋結果。
總而言之,第一組上的雙重呼叫旨在確定從 apply 返回的資料的形狀發揮作用並指導結果聚合過程。透過理解這種設計,開發人員可以在 pandas 資料操作任務中有效地利用 GroupBy.apply 方法。
以上是為什麼 Pandas GroupBy.apply 在第一組上運行兩次?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

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除了shebang線,還有多種方法可以指定Python解釋器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批處理文件或shell腳本;3.使用構建工具如Make或CMake;4.使用任務運行器如Invoke。每個方法都有其優缺點,選擇適合項目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

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Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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