Pythonpandasgroupby对象apply方法复制第一组

我的第一个SO问题：我对groupby的apply方法在pandas（0.12.0-4）中的这种行为感到困惑，它似乎将TWICE函数应用于数据框的第一行。 例如： 

>>> from pandas import Series, DataFrame >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'class': ['A', 'B', 'C'], 'count':[1,0,2]}) >>> print(df) class count 0 A 1 1 B 0 2 C 2

我首先检查groupby函数是否正常工作，似乎没有问题： 

 >>> for group in df.groupby('class', group_keys = True): >>> print(group) ('A', class count 0 A 1) ('B', class count 1 B 0) ('C', class count 2 C 2)

然后，我尝试使用groupby对象进行类似的操作，并得到第一行输出两次： 

 >>> def checkit(group): >>> print(group) >>> df.groupby('class', group_keys = True).apply(checkit) class count 0 A 1 class count 0 A 1 class count 1 B 0 class count 2 C 2

任何帮助将不胜感激！ 谢谢。

编辑：@Jeff提供了下面的答案。 我很密集，并且不能马上理解，所以这里有一个简单的例子来说明，尽pipe在上面的例子中，第一组的double打印输出，apply方法只对第一组操作一次，并且不会改变原始数据框： 

 >>> def addone(group): >>> group['count'] += 1 >>> return group >>> df.groupby('class', group_keys = True).apply(addone) >>> print(df) class count 0 A 1 1 B 0 2 C 2

但是通过将方法的返回分配给一个新的对象，我们可以看到它按预期工作：

df2 = df.groupby（'class'，group_keys = True）.apply（addone）print（df2） 

  class count 0 A 2 1 B 1 2 C 3

这是devise，如这里和这里所述

apply函数需要知道返回的数据的形状，以智能地找出它将如何组合。 要做到这一点，它调用函数（ checkit您的情况）两次，以实现这一目标。

根据您的实际使用情况，您可以使用aggregate ， transform或filterreplace要apply的调用，如此处所述。 这些函数要求返回值是一个特定的形状，所以不要两次调用函数。

但是，如果您正在调用的函数没有副作用，那么函数在第一个值上被调用两次可能并不重要。

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