transform import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "x": ['a', 'b', 'a', 'a', 'b'], "y": [1, 2, 3, 2, 1], "z": [3, 1, 5, 1, 7], }) # transform依旧依赖于groupby print(df.groupby(by=["x"], as_index=False).agg("sum")) """ x y z 0 a 6 9 1 b ...
"""print(df.groupby(by=["x"], as_index=False).transform("sum"))""" y z 0 6 9 1 3 8 2 6 9 3 6 9 4 3 8 """# 我们看到如果是groupby后面直接通过agg进行聚合的话,那么行的数量会变少,因为聚合了嘛。而且by指定的列就不会有重复了# 但如果是通过transform的话,那么行是不会减少的,...
transform(func, args, *kwargs) 方法简化了这个过程,它会把 func 参数应用到所有分组,然后把结果放置到原数组的 index 上(如果结果是一个标量,就进行广播): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 grouped = df.groupby('Team') score = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()*10 ...
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...
groupby('group')['value'].transform( lambda x: x.rank(method='first').astype(int) ) # 也可简化成: # df['row_number'] = df.groupby('group')['value'].rank(method='first').astype(int) print(df) 其他的排序参数: method = 'first' 对应sql中的row_number method = 'min' 对应...
如果按照正常的步骤来计算,需要先求得不同公司的平均薪水,然后按照员工和公司的对应关系填充到对应的位置,不用transform的话,实现代码如下: In [21]: avg_salary_dict = data.groupby('company')['salary'].mean().to_dict() In [22]: data['avg_salary'] = data['company'].map(avg_salary_...
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.transform.html#pandas.DataFrame.transform。 transform既可以和groupby一起使用,也可以单独使用。 1.单独使用 此时,在某些情况下可以实现和apply函数类似的结果。 2.与groupby一起使用 ...
.groupby(df.id) .txt.transform(lambda col: ', '.join(col.fillna(''))) 它给了我这个 id txt status output 0 1 sth open sth, sth else 1 1 sth else open sth, sth else 2 2 sth closed , one more thing 3 2 one more thing open , one more thing 4...
03 转换(apply)——agg/apply/transform 分组之后的第二个步骤即为分组转换操作,也就是应用(apply)一定的函数得到相应的结果。常用的执行操作方式有4种: 直接加聚合函数,但只能实现单一功能,常用聚合函数包括:mean/sum/median/min/max/last/first等,最为简单直接的聚合方式 ...
transform方法能够对整个DataFrame的所有元素进行操作 在这里介绍一下使用lambda表达式定义函数: 1.lambda表达式定义函数是比较特殊一种函数定义方式,该函数是中匿名函数,也就是该函数没有函数名。使用该中函数会返回一个值,调用时直接使用该函数的值。 2.在lambda表达式中不能够使用print语句 ...