Question

我写了一个我能够成功使用的函数：

createdata(df)

结果是正确的。例如，输出包括数据帧中每行的1个结果行，如预期的那样，并且计算是正确的。我的问题是由于内存限制，我无法同时通过该函数运行整个数据帧，所以我必须迭代地通过函数发送数据帧。

我无法逐行将数据帧发送到函数，因为算法中存在按组排序的方式。所以我必须一次向函数发送至少一组数据。我尝试了groupby.apply，但是由于apply在第一组上调用了两次函数，因此出现意外结果。所以现在我正在使用像这样的lambda。

df.groupby(["x", "y"]).apply(lambda x: createdata(df))

有了这个，我得到了正确的计算，但我为每个输入行得到了4行相同的输出。完成后我也会收到Stop Iteration异常。

在没有深入了解函数的细节的情况下，我可以在我的方法中纠正一次，只需在一组数据帧上迭代我的函数吗？

Answer 1

我不知道关于熊猫的情况，但是从快速浏览一下您的代码和文档，我认为您希望将x传递给createdata，而不是df：

 df.groupby(["x", "y"]).apply(lambda x: createdata(x))

另外，请注意根据文档：

在当前实现中，在第一个上应用调用func两次组来决定是否可以采用快速或慢速代码路径。这个可以如果func有副作用，会导致意外行为对第一组生效两次。