pandas，申请后保留 groupby 组答案

【问题标题】：pandas, keep groupby groups after applypandas，申请后保留 groupby 组
【发布时间】：2018-06-25 13:52:38
【问题描述】：

我想在我的数据帧上使用groupby，然后用apply链接每个组上的一系列函数调用。

作为第一个原型，我设置了一个示例，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})

生成的数据框是：

此数据框中的数字是字符串。因此，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。这就是我想做的应用：

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

我已经为此阅读了docs。显然你可以使用transform 或apply。在样本中，似乎保留了分组结构。

也许它与pd.to_numeric 有关？所以我尝试了：

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

这会导致 TypeError：

TypeError：无法将系列转换为

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帧中。

是否可以以保持分组结构的方式使用 apply ？我想要一个调用，将函数应用于组内的每一列并保留组。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

但答案建议在分组之前应用该功能。这不适用于链接功能。而对于像mean() 这样的东西则完全没有。

【问题讨论】：

你为什么不做df['number'] = df['number'].astype(int)first，然后他们做你的groupby？
设置只是一个例子。这个技巧与groupby后采样的答案基本相同：首先应用必要的功能。对于这个特定问题，这绝对是一个很好的答案，但我想知道如何为更复杂的情况进行链接
我不明白你的标题。保持组结构是什么意思？ """是否可以以保持分组结构的方式使用 apply ？我想要一个调用，将函数应用于组内的每一列并保留组。然后我可以链接调用。""" grouped structure 是什么？您是想说要保持行数不变吗？

【解决方案1】：

您在这里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。

但结果是包含所有项目的单个系列：

这似乎与here 描述的案例#3 相符。

显然，apply 将整个组作为参数。

是的

每组的结果似乎都连接到一个数据帧中。

取决于上面链接的案例

是否可以以保持分组结构的方式使用 apply ？我想要一个调用，将函数应用于组内的每一列并保留组。然后我可以链接调用。

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

【讨论】：