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...
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...
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。 2、由于是只能对...
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,...
使用scikit-learn网格搜索优化PyTorch模型超参数,介绍Pandas的map、apply、transform和agg函数性能对比,map处理大数据更快,transform适合列级操作,agg聚合效率更高,apply灵活但慢。
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,...
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。
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。