当只有一个组时，pandas groupby-apply会产生奇怪的结果

。这是因为groupby-apply操作是基于分组进行的，当只有一个组时，apply函数将无法正确地应用于该组。这种情况下，pandas会返回一个包含所有原始数据的DataFrame，而不是应用apply函数后的结果。

为了解决这个问题，可以使用if-else语句或条件判断来处理只有一个组的情况。例如，可以在apply函数中添加一个条件判断，如果组的大小为1，则直接返回该组的结果，否则应用apply函数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个自定义函数
def custom_function(group):
    if len(group) == 1:
        return group
    else:
        # 在这里应用你的自定义逻辑
        return group.sum()

# 使用groupby-apply操作
result = df.groupby('Group').apply(custom_function)

print(result)

在这个示例中，如果组的大小为1，则直接返回该组；否则，可以在else语句中应用你的自定义逻辑，例如对组进行求和、平均值等操作。

对于pandas的groupby-apply操作，可以参考腾讯云的云原生数据库TDSQL产品，它提供了高性能、高可用的数据库服务，适用于各种场景下的数据存储和处理需求。具体产品介绍和链接地址如下：

• 产品名称：腾讯云云原生数据库TDSQL
• 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsql

请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案可能因实际情况而异。