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我想groupby在我的数据框上使用，然后在每个组上使用apply.

作为第一个原型，我设置了一个示例，将数据帧的条目从字符串转换为数字。数据框如下所示：

frame = pd.DataFrame({
    "number": ["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8"], 
    "type": ["a",] * 4 + ["b",] * 4})

生成的数据框是：

数据框的结构

此数据框中的数字是字符串。因此，在我可以使用任何数学运算之前，必须将它们转换为数字类型。这就是我想做的应用：

frame.groupby("type")["number"].apply(pd.to_numeric)

但结果是包含所有项目的单个系列：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
5    6
6    7
7    8
Name: number, dtype: int64

我已经为此阅读了文档。显然你可以使用transformor apply。在样本中，似乎保留了分组结构。

也许它与某些东西有关pd.to_numeric？所以我尝试了：

frame.groupby("type")["number"].apply(lambda x: int(x))

这会导致 TypeError：

TypeError：无法将系列转换为

显然，应用程序将整个组作为参数。每组的结果似乎都连接到一个数据帧中。

是否可以以保持分组结构的方式使用 apply ？我想要一个调用，将函数应用于组内的每一列并保留组。然后我可以链接电话。

我发现的一个相关问题是： pandas: sample groups after groupby

但答案建议在分组之前应用该功能。这不适用于链接功能。而对于像mean().

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您在这里收到的消息和行为是因为您实际上是在调用 : pd.core.groupby.SeriesGroupBy.apply(self, func, *args, **kwargs)而不是Series.applyor DataFrame.apply。

但结果是包含所有项目的单个系列：

它似乎与此处描述的案例 #3 相对应。

显然，应用程序将整个组作为参数。

是的

每组的结果似乎都连接到一个数据帧中。

取决于上面链接的案例

是否可以以保持分组结构的方式使用 apply ？我想要一个调用，将函数应用于组内的每一列并保留组。然后我可以链接电话。

您必须提供更多关于您正在努力实现的目标的详细信息，但aggregate或者transform看起来确实是不错的候选人

于 2018-01-16T21:59:16.173 回答