Pandas\' GroupBy.apply 메서드가 첫 번째 그룹에서 두 번 실행되는 이유는 무엇입니까?
Pandas의 GroupBy.apply 메서드: 첫 번째 그룹의 반복 이해
pandas의 groupby 함수에 있는 apply 메서드를 groupby 개체에 적용하면 사용자는 각 그룹에 대해 사용자 지정 작업을 수행합니다. 그러나 특정 시나리오에서는 데이터세트의 첫 번째 그룹에서 지정된 함수를 두 번 실행하는 것처럼 보이기 때문에 적용 메서드에 의해 나타나는 동작이 혼란스러울 수 있습니다.
이 기사에서 이 동작의 원인을 파악하고 특정 사용 사례에 따라 그룹을 수정하는 대체 방법을 살펴보세요.
이중 실행 이해
첫 번째 그룹에 대한 적용 방법의 이중 실행은 의도적인 설계 선택입니다. 메소드는 지정된 함수가 반환하는 데이터의 모양을 결정하여 기존 DataFrame과 효과적으로 결합해야 합니다. 함수를 두 번 호출하여 이를 수행합니다.
- 첫 번째 호출: 반환된 데이터의 모양을 검사하여 병합 방법을 확인합니다.
- 두 번째 호출: 그룹을 수정하기 위해 실제 계산을 수행합니다.
이 이중 호출은 불필요해 보일 수 있지만 반환된 데이터와 DataFrame의 무결성 및 호환성을 보장하는 데 필수적입니다.
특정 작업에 적용할 수 있는 대안
원하는 작업에 따라 사용자는 대체 기능을 활용하여 이중 실행 동작 없이 유사한 결과를 얻을 수 있습니다.
- aggregate: 그룹에 대해 집계 계산(예: 합계, 평균)을 수행하고 결과를 시리즈 또는 DataFrame으로 반환합니다.
- transform: 각 그룹에 함수를 적용합니다. 원본 DataFrame을 수정하지 않고 그룹의 값을 변환합니다.
- 필터: 각 그룹에 적용된 지정된 조건을 기반으로 DataFrame에서 행을 제거합니다.
의미 및 권장 사항
대부분의 경우 첫 번째 그룹에서 적용을 이중으로 실행하는 것은 큰 문제를 일으키지 않으며, 특히 적용한 기능에 부작용이 없는 경우에는 더욱 그렇습니다. 그러나 함수가 DataFrame을 수정하는 경우 의도하지 않은 결과를 피하기 위해 이 동작을 이해하는 것이 중요합니다.
이 문제를 해결하려면 원본 DataFrame을 직접 수정하는 대신 적용 결과를 새 개체에 할당하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 이중 실행이 기존 데이터에 영향을 주지 않습니다.
예
예를 들어, 다음 코드는 적용 메서드를 사용하여 부작용 없이 DataFrame을 수정하는 방법을 보여줍니다.
<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>
이 코드는 Apply의 이중 실행으로 인해 각 그룹을 두 번 인쇄합니다. 그러나 원본 df는 수정되지 않습니다. 반대로 다음 코드는 각 그룹의 개수 열을 증가시킵니다.
<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>
apply는 각 그룹을 두 번 인쇄하지만 업데이트된 df에서 볼 수 있듯이 각 그룹에 대해 한 번만 개수를 증가시킵니다.
위 내용은 Pandas\' GroupBy.apply 메서드가 첫 번째 그룹에서 두 번 실행되는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
