当使用'df.groupby( column ).apply()‘时，在'apply’上下文中获取groupby列？

在使用 df.groupby(column).apply() 时，在 apply 上下文中获取 groupby 列，可以通过 apply 函数的参数访问 groupby 列。具体而言，apply 函数会将每个组作为参数传递给被调用的函数，可以在该函数内部通过参数访问 groupby 列。

下面是一个示例代码，演示了如何在 apply 上下文中获取 groupby 列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按 'A' 列进行分组，并在 apply 上下文中获取 'A' 列
def apply_func(group):
    group_a = group['A']
    print(group_a.unique())  # 输出当前组的 'A' 列唯一值

df.groupby('A').apply(apply_func)

输出结果如下：

['foo']
['bar']

在上述示例中，我们通过 df.groupby('A').apply(apply_func) 对数据框按 'A' 列进行分组，并通过 apply 函数调用 apply_func 函数。在 apply_func 函数内部，我们通过 group['A'] 访问了当前组的 'A' 列，并输出了该列的唯一值。

希望这个示例能够帮助您理解如何在 apply 上下文中获取 groupby 列。关于 groupby 的更多信息，您可以参考腾讯云的产品文档：腾讯云-云服务器CVM。