最近又遇到bug了，排除法排除了半天，终于有定论了。
现象：使用groupby().apply()，最后要出结果的时候程序卡住。
错误代码示例：
import pandas as pdfrom tqdm import tqdmdef func(df): df['mean_sa'] = df['salary'].shift(1) return dfdata = [[0, 'C', 43, 35]] * 3000 + [[1, 'C', 18, 30]] * 3000 + [[1, 'A', 20, 22]] * 3000df_ori = pd.DataFrame(data, columns=['idx', 'company', 'salary', 'age'])df_ori = df_ori.set_index('idx')tqdm.pandas(desc='Get returns')df_ori = df_ori.groupby('company').progress_apply(func) 现象解释：数据结构问题。
当输入数据有很多行，然后index和需要groupby的列有很多重复的数值时，就会出现groupby apply最后卡住的现象。
解决方法很简单：
方法一：对需要分组的那一列先排序！！！本例中是第二列，之后就一切正常了。
# 排序前data = [[0, 'C', 43, 35]] * 3000 + [[1, 'C', 18, 30]] * 3000 + [[1, 'A', 20, 22]] * 3000# 排序后data = [[1, 'A', 43, 35]] * 3000 + [[0, 'C', 18, 30]] * 3000 + [[1, 'C', 18, 30]] * 3000
方法二：使用不同的返回值。修改下面三处代码即可。
import pandas as pdfrom tqdm import tqdmdef func(df): mean_sa = df['salary'].shift(1) # 这里不一样 return mean_sa # 这里不一样data = [[0, 'C', 43, 35]] * 3000 + [[1, 'C', 18, 30]] * 3000 + [[1, 'A', 20, 22]] * 3000df_ori = pd.DataFrame(data, columns=['idx', 'company', 'salary', 'age'])df_ori = df_ori.set_index('idx')tqdm.pandas(desc='Get returns')df_new = df_ori.groupby('company').progress_apply(func) # 这里不一样 以上就是groupby().apply()卡住的解决方案，希望可以帮到你。欢迎点赞+评论。
