Pandas GroupBy.apply doublons le premier groupe : comprendre le comportement

Lors de l'utilisation de la fonction groupby dans Pandas, la méthode d'application peut sembler appliquer une fonction deux fois au premier ligne d’un bloc de données. Ce comportement, bien qu'apparemment inattendu, est intentionnel.

Le but de la double application

La fonction apply doit déterminer la forme des données qu'elle combinera. Pour y parvenir, il appelle la fonction désignée (dans ce cas, checkit) deux fois. Le premier appel permet de déduire la forme de la sortie, tandis que le second exécute l'opération sur le groupe.

Éviter le double effet

Selon votre cas d'utilisation, vous pouvez éviter la double application en utilisant une alternative fonctions :

• aggregate : Nécessite que la valeur de retour soit une statistique récapitulative, telle que la moyenne ou la somme.
• transform : Nécessite que la valeur de retour ait la même forme que le groupe d'entrée.
• filter: Nécessite que la valeur de retour soit un index booléen indiquant les lignes à conserver.

Ces fonctions appliquent des formes spécifiques pour la valeur de retour, éliminant ainsi le besoin d'une double application.

Considérations sur les effets secondaires

Si la fonction que vous appliquez n'a aucun effet secondaire, c'est-à-dire cela ne modifie pas la trame de données d'origine - alors la double application n'a probablement pas d'importance. Cependant, si la fonction effectue une manipulation de données, la double application sur la première ligne peut entraîner des conséquences inattendues.