当我们使用自定义函数对 groupby 的结果使用 apply 时，不会传递所有列

Question

创建一个数据框，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  c0  1  1  x1  2  2  x2  3  1  y3  4  2  y4  5  1  z5  6  2  z现在我想对“c”列的每个值使用一个函数。所以我apply()在groupby.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 yx_df1 = x_df.groupby('c').apply(fun).reset_index()运行上面的代码给出以下输出：---------------------------------------------------------------===============>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> ['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'因此，函数 fun X 的前两次调用包含所有三列（应该是这种情况），但在第 3 次和第 4 次调用c中缺少列。因此我无法访问它。有人可以指导我做错了什么，为什么c第 3 次和第 4 次调用中没有列？

Answer 1

问题在这里：

c_str = X.c.tolist[0]

pd.Series.tolist是一种方法。要调用方法使用括号：

c_str = X.c.tolist()[0]

另外，当然，请确保您定义了y.

Answer 2

我会尽量回答你的问题，但首先我看到你的帖子有一些问题，所以我想指出它们：

1. 你的格式搞砸了，很难阅读你的代码。

2. 您的fun函数未定义您尝试返回的变量：y。

3. 你的问题没有解释最初的问题是什么。您在问您的代码是如何错误的，而不是解决问题的正确方法。

根据您的问题，您想对 C 中的每一行使用 apply 函数，但分组依据c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)

但问题可以通过更好的方式解决。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，如果我们知道您要解决的最初问题，那么我会推荐一个 apply lambda 调用：

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

我用过，list()但应该用你想要做的来代替。