另一种是变换范式,比如计算组内排名等,支持其操作的方法有apply、transform和内置变换方法。 apply vs agg/aggregate 二者都可以做聚合。apply做聚合只能接受一个函数。agg可以对一列进行不同的聚合,也可以可以对不同的列使用不同的聚合,功能更强。在给 agg 传内置函数的时候,需要用字符串。 apply vs transform ...
transform() 里面不能跟自定义的特征交互函数,因为transform是真针对每一元素(即每一列特征操作)进行计算,也就是说在使用 transform() 方法时,需要记得三点: 1、它只能对每一列进行计算,所以在groupby()之后,.transform()之前是要指定要操作的列,这点也与apply有很大的不同。 2、由于是只能对每一列计算,所以...
transform() 里面不能跟自定义的特征交互函数,因为transform是真针对每一元素(即每一列特征操作)进行计算,也就是说在使用 transform() 方法时,需要记得三点: 1、它只能对每一列进行计算,所以在groupby()之后,.transform()之前是要指定要操作的列,这点也与apply有很大的不同。 2、由于是只能对每一列计算,所以...
data1 = data.groupby(data['state']).apply(sub_two)# 此处使用transform 则会出现错误print(data1)# state# Florida 0 -2# 1 -5# Texas 2 -2# 3 -8# dtype: int64 返回单个标量可以使用transform: :我们可以看到使用transform 和apply 的输出结果形式是不一样的,transform返回与数据同样长度的行,而ap...
DataFrameGroupBy.transform(func, *args, **kwargs) 参数注释:参考agg的参数注释。 在上面的agg中,我们学会了如何求不同公司员工的平均薪水,如果现在需要在原数据集中新增一列avg_salary,代表员工所在的公司的平均薪水(相同公司的员工具有一样的平均薪水),该怎么实现呢?如果按照正常的步骤来计算,需要先求得不同公司...
apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题,但在处理大量数据时,由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择,但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中,我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。 我们一个学...
1. apply与transform 首先讲一下apply() 与transform()的相同点与不同点 相同点: 都能针对dataframe完成特征的计算,并且常常与groupby()方法一起使用。 不同点: apply()里面可以跟自定义的函数,包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等(注:apply不能直接使用agg()方法 / transform()中的python内置函数,...
pandas-分组聚合(agg、transform、apply)理解 技术标签:Pythonpython 目录1. 示例数据 2. agg 3. transform 4. apply 1. 示例数据 2. agg agg返回的是分组求和后的标量。 3. transform transform返回的是分组求和后的原dataframe的数据结构。 4. apply apply返回的是pandas的对象或者标量。 另一例子,按照data2...
apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题,但在处理大量数据时,由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择,但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中,我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。
简介:在这篇文章中,我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。 apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题,但在处理大量数据时,由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择,但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。