為什麼 Pandas 的 GroupBy.apply 方法在第一組上執行兩次？

Pandas 中的GroupBy.apply 方法：了解第一組的重複

pandas 的groupby 函數中的apply 方法，當groupby 物件時，允許使用者對每個群組執行自訂操作。然而，在某些情況下，apply 方法表現出的行為可能會令人費解，因為它似乎在資料集中的第一組上執行了兩次指定的函數。

在本文中，我們將深入研究找出這種行為背後的原因，並根據特定用例探索修改組的替代方法。

了解雙重執行

apply 方法在第一組上的雙重執行是有意的設計選擇。此方法需要確定指定函數傳回的資料的形狀，以有效地將其與現有的DataFrame結合。它透過呼叫函數兩次來實現此目的：

1. 第一次呼叫： 檢查傳回資料的形狀以確定如何合併它。
2. 第二次呼叫：執行實際計算來修改群組。

雖然這兩次呼叫可能看起來沒有必要，但它對於確保傳回資料與 DataFrame 的完整性和相容性至關重要。

申請特定操作的替代方案

根據所需的操作，使用者可以利用替代函數來實現類似的結果，而不會遇到雙重執行行為：

• aggregate：對群組執行聚合計算（例如，總和、平均值），並將結果作為Series 或DataFrame 傳回。
• transform：將函數套用於每個組，在不修改原始 DataFrame 的情況下轉換組的值。
• filter：根據套用於每個群組的指定條件從 DataFrame 中刪除行。

意義和建議

在大多數情況下，在第一組上雙重執行 apply 不會造成重大問題，特別是在應用的函數沒有副作用的情況下。但是，如果函數確實修改了 DataFrame，則了解此行為以避免意外後果非常重要。

要解決此問題，請考慮將 apply 的結果指派給新對象，而不是直接修改原始 DataFrame。這確保了雙重執行不會影響現有數據。

範例

例如，以下程式碼示範如何使用apply 方法來修改DataFrame 而沒有副作用：

<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>

由於apply 的雙重執行，此程式碼將列印每個組兩次。但是，它不會修改原始 df.相反，以下程式碼將增加每個組的計數列：

<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>

雖然 apply 仍會將每組列印兩次，但它只會為每組增加一次計數，如更新後的 df 所示。

以上是為什麼 Pandas 的 GroupBy.apply 方法在第一組上執行兩次？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！