为什么 Pandas 的 GroupBy.apply 方法在第一组上执行两次？

Pandas 中的 GroupBy.apply 方法：了解第一组的重复

pandas 的 groupby 函数中的 apply 方法，当应用于 groupby 对象时，允许用户对每个组执行自定义操作。然而，在某些情况下，apply 方法表现出的行为可能会令人费解，因为它似乎在数据集中的第一组上执行了两次指定的函数。

在本文中，我们将深入研究找出这种行为背后的原因，并根据特定用例探索修改组的替代方法。

了解双重执行

apply 方法在第一组上的双重执行是有意的设计选择。该方法需要确定指定函数返回的数据的形状，以有效地将其与现有的DataFrame结合起来。它通过调用该函数两次来实现此目的：

1. 第一次调用： 检查返回数据的形状以确定如何合并它。
2. 第二次调用：执行实际计算来修改组。

虽然这两次调用可能看起来没有必要，但它对于确保返回数据与 DataFrame 的完整性和兼容性至关重要。

申请特定操作的替代方案

根据所需的操作，用户可以利用替代函数来实现类似的结果，而不会遇到双重执行行为：

• aggregate：对组执行聚合计算（例如，总和、平均值），并将结果作为 Series 或 DataFrame 返回。
• transform：将函数应用于每个组，在不修改原始 DataFrame 的情况下转换组的值。
• filter：根据应用于每个组的指定条件从 DataFrame 中删除行。

含义和建议

在大多数情况下，在第一组上双重执行 apply 不会造成重大问题，特别是在应用的函数没有副作用的情况下。但是，如果该函数确实修改了 DataFrame，则了解此行为以避免意外后果非常重要。

要解决此问题，请考虑将 apply 的结果分配给新对象，而不是直接修改原始 DataFrame。这确保了双重执行不会影响现有数据。

示例

例如，以下代码演示了如何使用 apply 方法来修改 DataFrame 而没有副作用：

<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>

由于 apply 的双重执行，此代码将打印每个组两次。但是，它不会修改原始 df.相反，以下代码将增加每个组的计数列：

<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>

虽然 apply 仍会将每个组打印两次，但它只会为每个组增加一次计数，如更新后的 df 所示。

以上是为什么 Pandas 的 GroupBy.apply 方法在第一组上执行两次？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！