Python 为什么熊猫groupby示例使用get#u letter#u type函数'；辅音'；组不包括'；B'；专栏？

在pandas文档（）中，下面是使用groupby和get_letter_type函数的示例。为什么所描述的结果不包括列“B”

In [5]: def get_letter_type(letter):
   ...:     if letter.lower() in 'aeiou':
   ...:         return 'vowel'
   ...:     else:
   ...:         return 'consonant'
   ...: 
In [6]: grouped = df.groupby(get_letter_type, axis=1)
In [7]: grouped.describe()

---

结果显示，它没有B列。有人能解释一下原因吗？因为在我看来，B应该属于“consent”组，有什么我遗漏的吗？

对我来说，如果

DataFrame

只有

A

和

B

列，它就可以工作了：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                          'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
                          'two', 'two', 'one', 'three']})

def get_letter_type(letter):
    if letter.lower() in 'aeiou':
        return 'vowel'
    else:
        return 'consonant'


grouped = df.groupby(get_letter_type, axis=1)

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                          'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
                          'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C' : np.random.randn(8),
                   'D' : np.random.randn(8)})

def get_letter_type(letter):
    if letter.lower() in 'aeiou':
        return 'vowel'
    else:
        return 'consonant'


grouped = df.groupby(get_letter_type, axis=1)

如果某个组，例如

辅音

包含

数字

和

字符串

列，我认为有：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                          'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
                          'two', 'two', 'one', 'three']})

def get_letter_type(letter):
    if letter.lower() in 'aeiou':
        return 'vowel'
    else:
        return 'consonant'


grouped = df.groupby(get_letter_type, axis=1)

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                          'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
                          'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C' : np.random.randn(8),
                   'D' : np.random.randn(8)})

def get_letter_type(letter):
    if letter.lower() in 'aeiou':
        return 'vowel'
    else:
        return 'consonant'


grouped = df.groupby(get_letter_type, axis=1)