Python 有线数据帧Groupby应用行为

我正面临一个让我发疯的问题。这是关于对数据帧进行分组，并使用apply（应用）将（自定义）函数应用于创建的组：

df.groupby（[…]）.apply（somefunc）

所有这些都是关于数据帧（df）和传递给每个组的

sumefunc

的索引。 为了说明这一点，我创建了下面的示例，其中我们只存储每个组（

groupdf

）的数据帧和索引（

index

）作为由

groupby.apply

初始化的虚拟类

SomeClass

的属性。 似乎每个组传递给

somefunc

的数据帧实例总是相同的，只是其内容发生了变化（请参见

SomeClass

正文中的代码版本v1）

现在，为了防止下一个组覆盖previos组的数据帧的内容，我只是深度复制了它（

SomeClass

CodeVersionV2）。 现在发生的事情是，df本身是好的（前面组的df不会被覆盖。但是，dfs的索引仍然被覆盖

如果我们还深度复制索引，那么索引本身就可以了（代码verisonv3），但是df-get的索引仍然被覆盖

有人能解释一下这里发生了什么吗？groupby.apply如何为各个组创建dfs、索引等

非常感谢您事先的帮助！ 祝你身体健康；） 伯奇

PS:Python3.8.3、1.1.5。很抱歉，我从头重写了整个问题

PPS：我问过的一位同事刚刚调查了一下。我们可以通过在SomeClass内重置索引来修复索引的覆盖以及df的覆盖，即添加一行

groupdf=groupdf.reset_index（）.rename（columns={'index'：'the_index'}）

。然后可以通过

groupdf将“old”索引作为适当的列进行访问。因此，这或多或少会创建一个全新的df和一个新的索引，这两个索引都不会被覆盖。我仍然不太明白
groupby.apply如何创建组数据帧
groupdf

（复制过去的示例）

df=pd.DataFrame（[1,1,2]，columns=['a']）
打印（df）
打印（）
类SomeClass（）：
定义初始化（自我，组DF）：
###
#v1，无副本：
#self.groupdf=groupdf
#self.index=groupdf.index
#v2，df深度复制：
#groupdf=groupdf.copy（deep=True）
#self.groupdf=groupdf
#self.index=groupdf.index
#v3、df和索引副本：
self.groupdf=groupdf.copy（deep=True）
self.index=groupdf.index.copy（deep=True）
###
打印（'DF ID'，ID（self.groupdf））
打印（'index ID'，ID（self.index））
print（'SomeClassNoCopy:I得到了一个索引为{}的df。格式（self.index））
打印（self.groupdf）
打印（）
打印（'创建的组：'）
gps=df.groupby（['a']）.apply（lambda-gdf:SomeClass（gdf））
打印（“\n存储组：”）
对于gps中的v：
打印（'SomeClassNoCopy:df和索引{}'。格式（v.index））
打印（v.groupdf）#