Python 3.x pandas.groupby.apply中存在意外的输出格式

有人知道为什么我们在GROUPBY中用作BY的列只包含1个唯一值时熊猫的行为会有所不同吗？具体来说，如果只有1个值，我们返回pandas.Series，则返回的输出基本上与多个唯一值进行了转换：

dt = pd.date_range('2021-01-01', '2021-01-02 23:00', closed=None, freq='1H')
df = pd.DataFrame({'date':dt.date, 'vals': range(dt.shape[0])}, index=dt)
dt1 = pd.date_range('2021-01-01', '2021-01-01 23:00', closed=None, freq='1H')
df2 = pd.DataFrame({'date':dt1.date, 'vals': range(dt1.shape[0])}, index=dt1)
def f(row, ):
    return row['vals']
print(df.groupby('date').apply(f).shape)
print(df2.groupby('date').apply(f).shape)
[out 1] (48,)
[out 2] (1, 24)

是否有一些简单的参数可以用来确保行为的一致性？由于不一致性，可能将其作为bug报告，或者它是“预期的”（我不理解前面的问题，有时糟糕的设计或小部件不是bug）？（我仍然喜欢熊猫，只是这些小东西会让它们的使用非常痛苦）

squere（）

并且可以使形状一致：

>>df.groupby（'date'）.apply（f）.squeeze（）.shape
(48,)
>>>df2.groupby（'date'）。应用（f）。挤压（）。形状
(24,)

---

squesh=True

（已弃用）

groupby（）

有一个参数：

压缩

：尽可能减少返回类型的维数，否则返回一致的类型

df.groupby（'date'，squeak=True）.apply（f）.shape (48,) >>>groupby（'date'，squeak=True）.apply（f）.shape (24,)

---

这已被删除，将来也将被删除。

根据您的措辞，您似乎明确希望返回一个系列？否则，您可以返回一个数据帧（

返回行[['vals']]

），并且形状将是一致的。非常感谢您提供一致的替代方案！然而，它增加了子集的必要性，以获得与series相比的series和50%的开销：（我也不明白为什么使用series会产生不一致的行为…

groupby（）

有一个参数，该参数将生成形状

（48，）

和

（24，）

，但显然是：

df2.groupby（'date'，squage=True）.apply（f）.shape

@tdy谢谢，这很好用，还有一个未弃用的版本：df.groupby（'date'）。apply（f）.squeeze（）唯一的问题是，如果您不熟悉它，您将不会期望出现这样的行为…很好，作为包括未弃用版本的答案添加