我正在執行一個 grouby 并應用一個回傳一些奇怪結果的資料框，我使用的是 pandas 1.3.1
這是代碼：
ddf = pd.DataFrame({
"id": [1,1,1,1,2]
})
def do_something(df):
return "x"
ddf["title"] = ddf.groupby("id").apply(do_something)
ddf
我希望列中的每一行都title被分配值“x”但是當這種情況發生時我得到這個資料：
id title
0 1 NaN
1 1 x
2 1 x
3 1 NaN
4 2 NaN
這是預期的嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
結果并不奇怪，這是正確的行為：apply回傳組的值，這里 1 和 2 成為聚合的索引：
>>> list(ddf.groupby("id"))
[(1, # the group name (the future index of the grouped df)
id # the subset dataframe of the group 2
0 1
1 1
2 1
3 1),
(2, # the group name (the future index of the grouped df)
id # the subset dataframe of the group 2
4 2)]
為什么我有結果？因為該組的標簽與您的資料框索引相同：
>>> ddf.groupby("id").apply(do_something)
id
1 x
2 x
dtype: object
現在改成id這樣：
ddf['id'] = 10
# id
# 0 11
# 1 11
# 2 11
# 3 11
# 4 12
ddf["title"] = ddf.groupby("id").apply(do_something)
# id title
# 0 11 NaN
# 1 11 NaN
# 2 11 NaN
# 3 11 NaN
# 4 12 NaN
或更改index：
ddf.index = 10
# id
# 10 1
# 11 1
# 12 1
# 13 1
# 14 2
ddf["title"] = ddf.groupby("id").apply(do_something)
# id title
# 10 1 NaN
# 11 1 NaN
# 12 1 NaN
# 13 1 NaN
# 14 2 NaN
uj5u.com熱心網友回復：
是的，這是預期的。
首先，這apply(do_something)部分作業起來就像一個魅力，正是在這之前的 groupby 導致了問題。Groupby 回傳一個groupby 物件，它與普通的資料幀有點不同。如果您除錯并檢查 groupby 回傳的內容，那么您會看到您需要某種形式的匯總函式來使用它（平均最大值或總和）。如果您運行其中一個作為示例，如下所示：
df = ddf.groupby("id")
df.mean()
它導致了這個結果：
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [1, 2]
之后do_something僅應用于索引 1 和 2；然后整合到你原來的df中。這就是為什么你只有索引 1 和 2 和 x。現在我建議不要使用 groupby，因為目前還不清楚為什么要在這里使用它。并深入了解groupby 物件
uj5u.com熱心網友回復：
如果需要在聚合函式中使用新列GroupBy.transform，則需要指定列groupby用于處理后，這里id：
ddf["title"] = ddf.groupby("id")['id'].transform(do_something)
或在函式中分配新列：
def do_something(x):
x['title'] = 'x'
return x
ddf = ddf.groupby("id").apply(do_something)
解釋為什么不在另一個答案中作業。
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