groupby pandas：插入列的索引与框架索引不兼容

Question

我已经对 pandas 执行了 groupby，我想应用一个复杂的函数，该函数需要多个输入，并给出一个 pandas Series 作为输出，我想将其刻录在原始数据框中。这对我来说是一个已知的过程，并且运行得很好 - 除了最后一个案例（我对无法完整发布代码表示歉意）。本质上我得到了一个TypeError: incompatible index of inserted column with frame index. 但是，如下所示，我不应该得到一个。

group_by部分：

all_in_data_risk['weights_of_the_sac'] = all_in_data_risk.groupby(['ptf', 'ac'])['sac', 'unweighted_weights_by_sac', 'instrument_id', 'risk_budgets_sac'].apply(lambda x: wrapper_new_risk_budget(x, temp_fund_all_ret, method_compute_cov))

其中函数是：

def wrapper_new_risk_budget:
     print(x.index)
     ...     
     print(result.index)
     return result.loc[:, 'res']

这引发了这个错误：

    raise TypeError('incompatible index of inserted column '
TypeError: incompatible index of inserted column with frame index

问题是这样的：

print(np.array_equal(result.index, x.index))

产生所有True. 这应该是索引匹配的保证，因此问题不应该简单地存在。

现在，我知道我提供的信息至少可以说是很少见的，但是您是否知道问题出在哪里？

ps：我已经尝试将结果转换为数据帧并尝试将输出重新转换为pd.Series(result.loc[:, 'res'].values, index=result.index)

Answer 1

好吧，出于我无法理解的原因，当我在代码中执行合并时，尽管它们的 numpy 表示是等效的，但在 pandas 的眼前它们在其他方面有所不同。我尝试了合并的解决方法（更长且效率更低），现在使用更传统的方式它可以工作。

今天我无法发布完整的示例，因为我的时间非常紧迫，而且截止日期即将到来，但我会尽快完成它，以向那些已经回答或尝试这样做的人表示尊重，并且致所有其他可能发现有助于解决此问题的用户