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python - pandas groupby 应用返回一个数据框

问题描述

考虑以下代码：

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 4, 16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'))
... df
...
   A  B  C  D
0  2  1  0  2
1  3  0  2  2
2  0  2  0  2
3  2  1  2  0
>>> def grouper(frame):
...     return frame
...     
... df.groupby('A').apply(grouper)
...
   A  B  C  D
0  2  1  0  2
1  3  0  2  2
2  0  2  0  2
3  2  1  2  0

如您所见，结果是相同的。这里是文档apply：

传递给 apply 的函数必须将数据框作为其第一个参数并返回数据框、系列或标量。apply 然后将负责将结果组合回单个数据框或系列中。apply 因此是一种高度灵活的分组方法。

Groupby 会将组划分为如下的小数据帧：

   A  B  C  D
2  0  2  0  2

   A  B  C  D
0  2  1  0  2
3  2  1  2  0

   A  B  C  D
1  3  0  2  2

apply文档说它将数据帧组合回单个数据帧。我很好奇它是如何以最终结果与原始数据框相同的方式组合它们的。如果它使用concat了 ，则最终数据帧将等于：

   A  B  C  D
2  0  2  0  2
0  2  1  0  2
3  2  1  2  0
1  3  0  2  2

我很好奇这种串联是如何完成的。

标签： pythonpandas

解决方案

如果您查看源代码，您会看到有一个参数not_indexed_same可以检查 groupby 之后索引是否保持不变。如果相同，则 groupby 在返回结果之前重新索引数据帧。我不知道为什么要这样做。

更改于 2011 年 8 月 21 日进行，Wes 未对更改发表评论：https ://github.com/pandas-dev/pandas/commit/00c8da0208553c37ca6df0197da431515df813b7#diff-720d374f1a709d0075a1f0a02445cd65

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