Pandas GroupBy.apply duplica el primer grupo: comprensión del comportamiento

Cuando se utiliza la función groupby en Pandas, puede parecer que el método de aplicación aplica una función dos veces al primero fila de un marco de datos. Este comportamiento, aunque aparentemente inesperado, es por diseño.

El propósito de la aplicación doble

La función de aplicación necesita determinar la forma de los datos que combinará. Para lograr esto, llama a la función designada (en este caso, checkit) dos veces. La primera llamada ayuda a inferir la forma de la salida, mientras que la segunda ejecuta la operación en el grupo.

Evitar el doble efecto

Dependiendo de su caso de uso, puede evitar la doble aplicación utilizando alternativas funciones:

• agregar: Requiere que el valor de retorno sea una estadística resumida, como la media o la suma.
• transformar: Requiere que el valor de retorno tenga la misma forma que el grupo de entrada.
• filtro: Requiere que el valor de retorno sea un índice booleano que indique qué filas conservar.

Estas funciones imponen formas específicas para el valor de retorno, eliminando la necesidad de una doble aplicación.

Consideraciones sobre efectos secundarios

Si la función que está aplicando no tiene efectos secundarios, es decir, no modifica el marco de datos original; entonces la doble aplicación probablemente no importe. Sin embargo, si la función realiza alguna manipulación de datos, la doble aplicación en la primera fila puede tener consecuencias no deseadas.