Groupby不唯一性与唯一性与分类数据

Question

我有一个数据帧，并通过掩码过滤后，用groupby执行了unique。我的石斑鱼系列是绝对的。我正在使用Python 3.6.0 / Pandas 0.19.2。

df1 = pd.DataFrame({'sku': ['A0', 'A0', 'A2', 'A2', 'A3', 'A3'],
                    'ID': ['10', 'T1', 'T1', 'T2', '10', '20']})

df1['sku'] = df1['sku'].astype('category')
res = df1[df1['ID'].str[0] == 'T'].groupby('sku')['ID'].unique()

sku
A0        [T1]
A2    [T1, T2]
A3          []
Name: ID, dtype: object

这按预期工作。现在，有了nunique，我期望得到[1, 2, 0]。

但是我看到[1, 1, 0]：

res = df1[df1['ID'].str[0] == 'T'].groupby('sku')['ID'].nunique()

sku
A0    1
A2    1
A3    0
Name: ID, dtype: int64

如果我省略了对分类的转换，则结果符合预期：

res = df1[df1['ID'].str[0] == 'T'].groupby('sku')['ID'].nunique()

sku
A0    1
A2    2
Name: ID, dtype: int64

为什么根据石斑鱼的分类结果不同？

Answer 1

这是〜0.17版本中的known bug，已在〜0.21 +中修复。