Warum scheint die GroupBy.apply-Methode von Pandas die erste Gruppe zweimal zu verarbeiten?

Pandas GroupBy.apply-Methode: Ihr Verhalten verstehen

Die GroupBy.apply-Methode in Pandas bietet eine effiziente Möglichkeit, eine Funktion auf jede Gruppe eines DataFrame anzuwenden. Eine häufige Beobachtung ist jedoch, dass die erste Gruppe scheinbar zweimal verarbeitet wird.

Duplizierung der ersten Gruppe

In Ihrem Beispiel gruppiert die GroupBy-Operation den DataFrame nach der Spalte „Klasse“ und der Anwendung Die Methode ruft die Checkit-Funktion für jede Gruppe auf. Sie stellen jedoch fest, dass die Checkit-Funktion zweimal für die erste Gruppe ausgeführt wird.

Grund: Die GroupBy.apply-Methode benötigt Informationen über die Form der Daten, die sie voraussichtlich empfangen wird. Um dies festzustellen, führt es die Funktion zweimal für die erste Gruppe aus. Dadurch kann Pandas bestimmen, wie die Ergebnisse aller Gruppen in einem einzigen DataFrame kombiniert werden.

Abhilfeoptionen

Basierend auf Ihrem spezifischen Anwendungsfall können Sie alternative Optionen in Betracht ziehen:

• Aggregation: Verwenden Sie die Aggregationsmethode, um eine bestimmte Aggregationsoperation, z. B. Summe oder Mittelwert, für jede Gruppe durchzuführen.
• Transformation: Ähnlich wie bei Aggregation , transform wendet eine Funktion an, ermöglicht aber die Rückgabe eines DataFrame mit derselben Form wie die ursprüngliche Gruppe.
• Filter: Filtert Zeilen basierend auf einer in der Funktion angegebenen Bedingung heraus.

Auswirkungen von Funktionsnebeneffekten

Wenn die Checkit-Funktion keine Nebenwirkungen hat, ist die doppelte Ausführung in der ersten Gruppe normalerweise nicht problematisch. Seien Sie jedoch vorsichtig bei Funktionen, die den Eingabe-DataFrame ändern, da die zweite Ausführung unbeabsichtigte Folgen haben könnte.

Fazit

Das Verhalten von GroupBy.apply zu verstehen ist entscheidend, um Verwirrung zu vermeiden und korrekte Daten sicherzustellen Transformationen. Durch den Einsatz der geeigneten Methode basierend auf Ihren Anforderungen und unter Berücksichtigung der Auswirkungen von Nebenwirkungen können Sie die GroupBy-Funktionalität in Pandas effektiv nutzen.

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