Transform必须返回一个与它所应用的轴长度相同的数据框架。 也就是说即使transform与返回聚合值的groupby操作一起使用,它会将这些聚合值赋给每个元素。 例如,假设我们想知道每门课所有学生的分数之和。我们可以像这样使用apply: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.groupby("subject")
还是以图解的方式来看看进行groupby后transform的实现过程(为了更直观展示,图中加入了company列,实际按照上面的代码只有salary列) 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...
也就是说即使transform与返回聚合值的groupby操作一起使用,它会将这些聚合值赋给每个元素。 例如,假设我们想知道每门课所有学生的分数之和。我们可以像这样使用apply: df.groupby("subject")["score"] \ .apply( sum ) """ subject english 80 math 285 Name: score, dtype: int64 """ 但我们按学科汇总了...
AI代码解释 df['filled_weight']=df.groupby(['gender','age_cohort'])['weight'].transform(lambda grp:grp.fillna(np.mean(grp))) 运行上述代码片段将生成更清晰的曲线: 按年龄、性别分组的体重 KDE 用各组的平均值代替缺失值 当顺序相关时,处理丢失的数据 Jake Hills 在 Unsplash 上的照片 在处理时间序...
transform()应用 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。
import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')grouped = df.groupby('column_name')mean_values = grouped.transform(lambda x: x.mean())上面的代码将数据框按照“column_name”列进行分组，并在每个组上应用mean函数。然后，mean函数的结果被广播回原始数据框中的每个元素。2.3使用apply进行数据变换 a...
.transform( lambdax: (x-x.mean()) /x.std() ) """ 202 ms ± 5.37 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) """ """ Apply Performance Test """ %%timeit random_score_df.groupby("subject")["score"] \ ...
在Pandas中,上述的数据处理操作主要运用groupby完成,这篇文章就介绍一下groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply操作。 为了后续图解的方便,采用模拟生成的10个样本数据,代码和数据如下: company=["A","B","C"] data=pd.DataFrame({ "company":[company[x]fo...
df.groupby("subject")["score"] \ .apply( lambdax: (x-x.mean()) /x.std() )""" 0 -1.154701 1 0.577350 2 0.577350 3 -1.000000 4 1.000000 5 0.000000 Name: score, dtype: float64 """ 不仅本质上,代码基本上都是一样的。那么transform有什么意义呢?
df['pct'] = df['pct'].apply(lambdax:format(x,'.2%')) 3.过滤数据 transform()也可用于过滤数据。在这里,我们试图获得该市总销售额超过40的记录 df[df.groupby('city')['sales'].transform('sum') >40] 4.在组级别处理丢失的值 Pandas transform()的另一个用法是在组级别处理丢失的值。让我们用...