Pandas groupby操作疑问：as_index参数、apply及transform异常问题

问题1：as_index=False时apply返回结果没有分组列a的原因 #

你碰到的现象是as_index=False的生效限制导致的：as_index=False的设计逻辑是让分组键作为结果的普通列而非索引存在，但这个特性仅适配返回标量值的聚合操作（比如你之前用到的min、first）。当你用apply返回列表这种非标量值时，pandas无法将返回的非标量和分组键拼接成多列DataFrame，最终只会返回一个默认整数索引的Series，自然就看不到分组列a。当你去掉as_index=False时，分组键会作为返回Series的索引存在，所以可以看到a的取值。如果要拿到带a列的结果，可将代码修改为df2.groupby('a')['day2'].agg(list).reset_index()即可实现预期效果。

问题2：transform传入list没有返回分组列表的原因 #

transform的设计目标是输出和原输入数据长度完全一致的结果，方便直接合并回原DataFrame。当你传入list作为处理函数时，pandas会自动把返回的分组列表拆分成和分组行数相同的单个元素，每个行对应列表里的一个元素，所以最终输出和原序列完全一致。如果你想要每个行都挂载对应分组的全部day2列表，可以修改为df2.groupby('a')['day2'].transform(lambda x: [list(x)] * len(x))，让返回结果的每个元素都是完整列表、且长度和分组行数一致即可。

问题3：groupby支持的内置聚合函数列表 #

pandas官方内置的groupby聚合函数主要分为以下几类，都可以直接传入字符串给agg使用：

• 基础统计类：sum、min、max、mean、median、std（标准差）、var（方差）、count（非缺失值个数）、size（分组总行数，含缺失值）、prod（乘积）、skew（偏度）、kurt（峰度）、quantile（分位数）
• 位置取值类：first（分组第一个非缺失值）、last（分组最后一个非缺失值）、nth（取分组第n行的值）
• 唯一值处理类：unique（返回分组内所有唯一值组成的列表）、nunique（返回分组内唯一值的个数）
• 汇总类：describe（返回分组的完整统计描述结果）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2543622