Python pandas:df.apply（）使用df.groupby（）进行幕后计算
我对Python pandas:df.apply（）使用df.groupby（）进行幕后计算,python,pandas,dataframe,data-analysis,Python,Pandas,Dataframe,Data Analysis,我对df.apply（）如何工作感到非常困惑。以下是我面临的问题之一： import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") tips['tip_pct'] = tips['tip'] / tips['total_bill'] tips.head() total_bill tip smoker day time size tip_pct 0 16.99 1.01 No Sun Di
df.apply（）import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
tips['tip_pct'] = tips['tip'] / tips['total_bill']
tips.head()
total_bill tip smoker day time size tip_pct
0 16.99 1.01 No Sun Dinner 2 0.059447
1 10.34 1.66 No Sun Dinner 3 0.160542
2 21.01 3.50 No Sun Dinner 3 0.166587
3 23.68 3.31 No Sun Dinner 2 0.139780
4 24.59 3.61 No Sun Dinner 4 0.146808
tips['tip\u pct']tips排序\u值
In [153]: tips.sort_values(by='tip_pct').head()
Out[153]:
total_bill tip smoker day time size tip_pct
237 32.83 1.17 Yes Sat Dinner 2 0.035638
102 44.30 2.50 Yes Sat Dinner 3 0.056433
57 26.41 1.50 No Sat Dinner 2 0.056797
0 16.99 1.01 No Sun Dinner 2 0.059447
187 30.46 2.00 Yes Sun Dinner 5 0.065660
现在，我尝试先按smoker
列对该数据帧进行分组，然后按tip\u pct
列进行排序
In [156]: tips.groupby('smoker').apply(lambda x: x.sort_values(by='tip_pct')).head()
Out[156]:
total_bill tip smoker day time size tip_pct
smoker
No 57 26.41 1.50 No Sat Dinner 2 0.056797
0 16.99 1.01 No Sun Dinner 2 0.059447
48 28.55 2.05 No Sun Dinner 3 0.071804
146 18.64 1.36 No Thur Lunch 3 0.072961
130 19.08 1.50 No Thur Lunch 2 0.078616
我试图理解groupby
和apply
是如何协同工作的，因此我尝试了以下方法，但失败了
In [157]: for name, group in tips.groupby('smoker'):
...: group.apply(lambda x: x.sort_values(by='tip_pct'))
...:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-157-5b5096eaa4d6> in <module>()
1 for name, group in tips.groupby('smoker'):
----> 2 group.apply(lambda x: x.sort_values(by='tip_pct'))
3
//anaconda/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py in apply(self, func, axis, broadcast, raw, reduce, args, **kwds)
4260 f, axis,
4261 reduce=reduce,
-> 4262 ignore_failures=ignore_failures)
4263 else:
4264 return self._apply_broadcast(f, axis)
//anaconda/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py in _apply_standard(self, func, axis, ignore_failures, reduce)
4356 try:
4357 for i, v in enumerate(series_gen):
-> 4358 results[i] = func(v)
4359 keys.append(v.name)
4360 except Exception as e:
<ipython-input-157-5b5096eaa4d6> in <lambda>(x)
1 for name, group in tips.groupby('smoker'):
----> 2 group.apply(lambda x: x.sort_values(by='tip_pct'))
3
TypeError: ("sort_values() got an unexpected keyword argument 'by'", 'occurred at index total_bill')
[157]中的：对于名称，在tips.groupby（'smoker'）中分组：
…：group.apply（lambda x:x.sort_值（by='tip_pct'））
...:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
1表示名称，在提示中分组。分组方式（“吸烟者”）：
---->2组。应用（lambda x:x.sort_值（按class='tip_pct'））
3.
//应用中的anaconda/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py（self、func、axis、broadcast、raw、reduce、args、**kwds）
轴线4260楼，
4261减少=减少，
->4262忽略故障=忽略故障）
4263其他：
4264返回自应用广播（f轴）
//标准中的anaconda/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py（self、func、axis、ignore、reduce）
4356请尝试：
4357用于枚举中的i、v（系列）：
->4358结果[i]=func（v）
4359键。追加（v.name）
4360例外情况除外，如e：
in（x）
1表示名称，在提示中分组。分组方式（“吸烟者”）：
---->2组。应用（lambda x:x.sort_值（按class='tip_pct'））
3.
TypeError:（“sort_values（）在索引total_bill'处获得意外的关键字参数'by'”）
我的理解是，失败的原因是apply（）
函数试图对每列的值进行排序，因此by
不适用于series.sort\u values（）
。然而，我并不理解为什么groupby
没有任何问题。根据我的理解，groupby
只是分割了数据集，因此它仍然是几个较小的数据帧，在应用sort\u values（）
时会出现上述问题
有人能解释一下为什么将groupby
和apply（sort\u values）
直接应用sort\u values
到原始数据框中不会产生任何问题吗
提前谢谢 使用for循环，您将看到group
这里是数据帧，由组键`for name，df.groupby（'smoker'）中的组拆分：print（group.sort_values（by='tip_pct'））`@Wen，我知道您的方法可以工作，但我不明白为什么groupby
先将数据集拆分，然后再应用sort_values（sort_values）
不会有任何问题。你知道原因吗？apply是一种for循环，所以在执行一个for循环后，会添加另一个for循环failed@Wen，我理解你的意思。但是，如果我直接应用tips.apply（sort\u values）
，它也会有同样的问题。这就是为什么我想了解apply（）
和groupby（）
的幕后计算。似乎由groupby（）
创建的较小的数据集与apply（）
没有问题，但原始数据集有问题。