Pourquoi la méthode Pandas GroupBy.apply semble-t-elle traiter le premier groupe deux fois ?

Méthode Pandas GroupBy.apply : Comprendre son comportement

La méthode GroupBy.apply dans Pandas fournit un moyen efficace d'appliquer une fonction à chaque groupe d'un DataFrame. Cependant, une observation courante est que le premier groupe est apparemment traité deux fois.

Duplication du premier groupe

Dans votre exemple, l'opération GroupBy regroupe le DataFrame par la colonne 'class' et l'application La méthode appelle la fonction checkit sur chaque groupe. Cependant, vous observez que la fonction checkit est exécutée deux fois sur le premier groupe.

Raison : La méthode GroupBy.apply nécessite des informations sur la forme des données qu'elle s'attend à recevoir. Pour le déterminer, il exécute la fonction deux fois sur le premier groupe. Cela permet à Pandas de déterminer comment combiner les résultats de tous les groupes dans un seul DataFrame.

Options d'atténuation

En fonction de votre cas d'utilisation spécifique, vous pouvez envisager des options alternatives :

• Agrégation :Utilisez la méthode d'agrégation pour effectuer une opération d'agrégation spécifique, telle que la somme ou la moyenne, sur chaque groupe.
• Transformation :Semblable à l'agrégation , transform applique une fonction mais vous permet de renvoyer un DataFrame avec la même forme que le groupe d'origine.
• Filtre : Filtre les lignes en fonction d'une condition spécifiée dans la fonction.

Impact des effets secondaires de la fonction

Si la fonction checkit n'a aucun effet secondaire, la double exécution sur le premier groupe n'est généralement pas problématique. Cependant, soyez prudent avec les fonctions qui modifient le DataFrame d'entrée, car la deuxième exécution pourrait avoir des conséquences inattendues.

Conclusion

Comprendre le comportement de GroupBy.apply est crucial pour éviter toute confusion et garantir des données correctes. transformations. En tirant parti de la méthode appropriée en fonction de vos besoins et en tenant compte de l'impact des effets secondaires, vous pouvez utiliser efficacement la fonctionnalité GroupBy dans Pandas.

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