Python 使用自定义函数对groupby的结果应用时，不会传递所有列

创建一个数据帧

x_df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4,5,6], 'b': [1,2,1,2,1,2],
                     'c': ['x','x','y','y','z','z']})

Out[56]: 
   a  b  c
0  1  1  x
1  2  2  x
2  3  1  y
3  4  2  y
4  5  1  z
5  6  2  z

现在我想对列“c”的每个值使用一个函数。因此，我对

groupby

的结果使用

apply（）

函数

x_df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4,5,6], 'b': [1,2,1,2,1,2], 'c': ['x','x','y','y','z','z']})

def fun(X):
    print("===============>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> ")
    print(list(X))
    print("\n")
    c_str = X.c.tolist[0]
    print("Value of c_str ==========>>> "+ str(c_str))
    return y


x_df1 = x_df.groupby('c').apply(fun).reset_index()

运行上述代码会得到以下输出：

---------------------------------------------------------------
===============>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 
['a', 'b', 'c']


===============>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 
['a', 'b', 'c']


===============>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 
**['a', 'b']**


===============>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 
**['a', 'b']**


Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-20-6870c2554589>", line 12, in <module>
    x_df1 = x_df.groupby('c').apply(fun).reset_index()

  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py", line 930, in apply
    return self._python_apply_general(f)

  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py", line 936, in _python_apply_general
    self.axis)

  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py", line 2273, in apply
    res = f(group)

  File "<ipython-input-20-6870c2554589>", line 6, in fun
    c_str = X.c.tolist[0]

  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 4376, in __getattr__
    return object.__getattribute__(self, name)

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'c'

---------------------------------------------------------------
===============>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 
['a'，'b'，'c']
===============>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 
['a'，'b'，'c']
===============>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 
**['a'，'b']**
===============>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 
**['a'，'b']**
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第12行，在
x_df1=x_df.groupby（'c'）。应用（fun）。重置索引（）
文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\groupby\groupby.py”，第930行，在apply中
返回self.\u python\u apply\u general（f）
文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\groupby\groupby.py”，第936行，在python\u apply\u general中
自平衡轴）
文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\groupby\groupby.py”，第2273行，在apply中
res=f（组）
文件“”，第6行，有趣
c_str=X.c.tolist[0]
文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\generic.py”，第4376行，在\uuu getattr中__
返回对象。\uuuGetAttribute（self，name）
AttributeError:“DataFrame”对象没有属性“c”

---

因此，函数funx的前两个调用中的包含所有三列（应该是这样），但在第三和第四个调用列中，缺少

c

。因此我无法访问它。有人能告诉我我做错了什么，为什么在第三次和第四次通话中没有列

c

问题在于：

c_str = X.c.tolist[0]

这是一种方法。要调用方法，请使用括号：

c_str = X.c.tolist()[0]

---

当然，还要确保你定义了

y

我会尝试回答你的问题，但首先我发现你的帖子有一些问题，所以我想指出：

您的格式设置混乱，很难读取代码

您的

fun

函数没有定义您试图返回的变量：

y

你的问题没有解释最初的问题是什么。你问的是你的代码是怎么错的，而不是解决问题的正确方法

根据您的问题，您希望对C中的每一行使用apply函数，但是按

C

分组可能会删除一些行。所以，你可以试试

def fun(X):
    return X.c.tolist()[0]

x_df1 = x_df['c'].apply(fun)

但这个问题可以用更好的方法解决。您可以只传递列向量，而不是传递分组对象：

x_df1 = x_df['c'].apply(fun)

但是，如果我们知道您试图解决的初始问题，那么我建议您使用apply lambda调用：

x_df1 = x_df['c'].apply(lambda x: list(x))

---

我使用了

list（）

，但这应该被你正在尝试做的事情所取代。

你的问题中到处都是语法错误。抱歉，他还返回了

y

，不知从何而来。同意问题不清楚。您建议的更改仍然会发生错误。如果函数调用是一个问题，那么他会得到一个

类型错误

，“函数对象不可下标”@user3483203，奇怪的是，它在Pandas v0.23.0/Python 3.6.5上对我来说很好。通常第一组被传递了两次（因为

groupby

+

apply

的工作方式），但在其他方面没有错误。也许在0.23中引入了一些东西。4@user3483203，尝试

返回无

或

返回1

而不是

返回y

。如果定义了

y

，则不会发生错误。我想有些奇怪的错误处理逻辑。