Python Pandas：Groupbyなぜ1つのシンタックスしか機能しないのですか？以下の場合

Question

：両方ものの

>>df['b_new'] = df.a.map(df.groupby('a').nth(-1)) 
... 
TypeError: 'DataFrame' object is not callable 

：

df = pd.DataFrame({'a': (1,1,2,3,3), 'b':(20,21,30,40,41)}) 

これだけ

df['b_new'] = df.a.map(df.groupby('a').b.nth(-1)) 

ではなく働いているのはなぜ

>>df.groupby('a').b.nth(-1) 

    b 
a  
1 21 
2 30 
3 41 

と

df.groupby('a').nth(-1) 

- 
    b 
a  
1 21 
2 30 
3 41 

非常に似通った結果を返します。

は（参照：https://stackoverflow.com/a/47924467/7450524

Answer 1

私の答えがなぜ機能するのか理解したい場合は、これが理由です。

検討 -

df.groupby('a').nth(-1) 

    b 
a  
1 21 
2 30 
3 41 

nth

はデータフレームで、その結果、各列の各グループのに適用されます。あなたの場合、列は1つだけです。

ただし、この場合には -

df.groupby('a').b.nth(-1) 

a 
1 21 
2 30 
3 41 
Name: b, dtype: int64 

nth

のみbに適用されるので、結果は一連です。今

、あなたがそれに渡すことができるか、具体的には、mapのためのドキュメントを見てみましょう -

arg：機能、辞書、またはシリーズ

呼び出し可能な、dict、またはpd.Seriesオブジェクトです。データフレームを渡すことはできません！何ですかmapは、mapを呼び出すシリーズのインデクサーとしてシリーズのインデックスを使用しており、それに対応するの値をインデックスに置き換えます。

Answer 2

違いがあります - 列を指定しない場合、それはDataFrameを返す：

print (df.groupby('a').nth(-1)) 
    b 
a  
1 21 
2 30 
3 41 

そしてSeriesを返す指定すると：

print (df.groupby('a').b.nth(-1)) 
a 
1 21 
2 30 
3 41 
Name: b, dtype: int64 

エラーがで作業mapを意味しますSeries、DataFrameではなく、オンです1つの列df。