Python Pandas groupby（）.apply（）-从应用的函数返回None会弄乱结果

我对几个具有相同结构的数据帧执行groupby（）和apply（）：

d = d.groupby( 'groupby_col', as_index = False ).apply( some_function )

对一些人来说，它能如预期的那样工作，对一些人来说，它失败了。失败的方式是数据帧变成一个系列，其中每个元素只包含列名。看起来是这样的：

In [18]: d.head()
Out[18]:
groupby_col
134663372801          some_col_1 some_col_2 some_col_3 some_col_4...
134663372802          some_col_1  some_col_2  some_col_3  some_col_4...
134663372803          some_col_1  some_col_2  some_col_3  some_col_4...
134663372804          some_col_1  some_col_2  some_col_3  some_col_4...
134663372805          some_col_1  some_col_2  some_col_3  some_col_4...
dtype: object

顺便说一句，应用的函数要么返回列数正确的数据帧，要么不返回

---

出现这种情况的原因可能是什么？如何调试它？

如果应用函数中没有返回任何值，而是总是返回一个替换的帧，那么问题就会消失

if some_condition:
    return

与

---

如果我总是返回一个帧替换，而不是从应用函数返回None，那么问题就消失了

if some_condition:
    return

与

---

您是否可以发布实际原始数据和代码，包括您的

some_函数

，其中有时返回一个序列，而另一些返回一个数据帧。不幸的是，我无权这样做。您是否可以发布实际原始数据和代码，包括

some_函数

，其中有时返回一个序列，而另一些返回一个序列不幸的是，我无权这么做。这是python的一个基本事实。你不需要任何自由来告诉我这是python的一个基本事实。你不需要任何自由来告诉我这件事。