pandas，申请后保留groupby组

Question

我想在我的数据框上使用 groupby，然后用 apply.

在每个组上链接一系列函数调用

作为第一个原型，我设置了一个示例，我将数据框的条目从字符串转换为数字。数据框如下所示：

frame = pd.DataFrame({
    "number": ["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8"], 
    "type": ["a",] * 4 + ["b",] * 4})

生成的数据帧是：

这个数据框中的数字是字符串。所以在我可以使用任何数学运算之前，必须将它们转换为数字类型。这就是我想用 apply:

做的

frame.groupby("type")["number"].apply(pd.to_numeric)

但结果是包含所有项目的单个系列：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
5    6
6    7
7    8
Name: number, dtype: int64

我已经阅读了 docs 这方面的内容。显然你可以使用 transform 或 apply。在示例中，似乎保留了分组结构。

也许与pd.to_numeric有关？所以我尝试了：

frame.groupby("type")["number"].apply(lambda x: int(x))

导致类型错误：

TypeError: cannot convert the series to

显然，apply 将整个组作为参数。每组的结果似乎都连接到一个数据框中。

是否可以以保持分组结构的方式使用应用程序？我想要一个将函数应用于组内每一列并保留组的调用。然后我可以链接调用。

我发现的一个相关问题是： pandas: sample groups after groupby

但是答案建议在分组之前应用函数。这不适用于链接功能。对于 mean().

这样的东西根本不是

Answer 1

您在此处收到的消息和行为是因为您实际上是在调用： pd.core.groupby.SeriesGroupBy.apply(self, func, *args, **kwargs) 而不是 Series.apply 或 DataFrame.apply。

But the result is a single series which contains all items:

这似乎与 here.

中描述的案例 #3 一致

Apparently the apply gets a whole group as parameter.

是

The results for each group seem to be concatenated into one dataframe.

取决于上面链接的案例

Is it possible to use apply in a way that keeps the grouped structure ? I would like a call that applies the function to each column within the groups and keeps the groups. Then I could chain the calls.

您必须提供更多关于您想要实现的目标的详细信息，但 aggregate 或 transform 似乎确实是不错的候选人

pandas，申请后保留groupby组

pandas, keep groupby groups after apply

python

pandas

pandas-apply

pandas-groupby