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...
图中的大方框是transform和agg所不一样的地方,对agg而言,会计算得到A,B,C公司对应的均值并直接返回,但对transform而言,则会对每一条数据求得相应的结果,同一组内的样本会有相同的值,组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果,如果有不理解的可以拿这张图和agg那张对比一下。 三,应用函数 apply函数把函数应用...
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。
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,...
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,...
df['filled_weight']=df.groupby('gender')['weight'].transform(lambda grp:grp.fillna(np.mean(grp))) 运行上述命令并绘制填充的权重值的 KDE 将得到: 男孩和女孩权重的 KDE,我们用组平均值替换缺失值(下面附代码) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
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。
Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试 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。
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...
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 ...