為什麼 Pandas GroupBy.apply 方法似乎處理第一組兩次？

Pandas GroupBy.apply 方法：了解其行為

Pandas 中的GroupBy.apply 方法提供了一種將函數應用於DataFrame 的每個群組的有效方法。然而，一個常見的觀察結果是，第一組似乎被處理了兩次。

第一組的重複

在您的範例中，GroupBy 操作以「class」列和 apply 對 DataFrame 進行分組方法呼叫每個群組上的 checkit 函數。但是，您觀察到 checkit 函數在第一組上執行了兩次。

原因： GroupBy.apply 方法需要有關其期望接收的資料形狀的資訊。為了確定這一點，它在第一組上執行該函數兩次。這允許 Pandas 確定如何將所有組的結果合併到一個 DataFrame 中。

緩解選項

根據您的特定用例，您可以考慮替代選項：

• 聚合：使用聚合方法對每個群組執行特定的聚合操作，例如求和或平均值。
• 變換：與聚合類似，transform 套用一個函數，但允許您傳回與原始群組具有相同形狀的 DataFrame。
• Filter: 依照函數中指定的條件過濾掉行。

函數副作用的影響

如果 checkit 函數沒有副作用，則第一組的雙重執行通常不會出現問題。但是，請謹慎對待修改輸入 DataFrame 的函數，因為第二次執行可能會產生意想不到的後果。

結論

理解 GroupBy.apply 的行為對於避免混淆並確保資料正確至關重要轉變。透過根據您的需求採用適當的方法並考慮副作用的影響，您可以有效地利用 Pandas 中的 GroupBy 功能。

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