Почему groupby().apply() выдает противоречивые результаты для идентичных групп, если DataFrame имеет перекрывающиеся инд ⇐ Python

[Anonymous]

Я заметил, что groupby().apply() дает разные результаты для двух групп, которые выглядят одинаково, за исключением того, что общий DataFrame имеет повторяющиеся значения индекса.
Вот минимальный воспроизводимый пример:

Код: Выделить всё

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
'group': ['A','A','B','B','B'],
'value': [1,2,1,2,2]
}, index=[0,1,1,2,3])  # note the duplicate index: 1 appears twice

result = df.groupby('group').apply(lambda g: g)
print(result)

Выход:

Код: Выделить всё

    group  value
group
A     A     1
A     2
B     B     1
B     2
B     2

Но когда я сбрасываю индекс, чтобы он стал уникальным:

Код: Выделить всё

df2 = df.reset_index(drop=True)
print(df2.groupby('group').apply(lambda g: g))

Я получаю другую структуру (особенно внутри группы B).
Почему наличие повторяющихся значений индекса влияет на то, как groupby().apply() создает возвращаемый индекс? Как правильно сохранить исходные строки и избежать неожиданного вложения индексов при применении функций?>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... roups-when