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Pandas 中 transform() 与 apply() 的联系与区别

article 2025/3/10 11:35:59

Pandas 中 transform() 与 apply() 的联系与区别

在 Pandas 中，transform() 和 apply() 都是非常常用的方法，用于对数据进行分组和变换。这两个方法提供了强大的灵活性来操作数据，但它们的用途和返回结果有所不同。本文将详细探讨 transform() 与 apply() 之间的联系与区别，以及如何在实际应用中选择合适的方法。

`transform()` 方法

transform() 方法通常用于在分组后对每组数据进行转换操作，并将结果返回给原始 DataFrame 中的每个元素。它的关键特性在于：

返回结果与原 DataFrame 的大小相同。每个组的操作结果会回填到原始数据的位置上。
保持原 DataFrame 的索引结构，因此非常适合用来新增列。

例如，我们想计算每个城市的销售额的平均值，并将结果作为一个新列添加到原始 DataFrame 中：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {
    '城市': ['北京', '上海', '广州', '北京', '广州', '上海', '北京'],
    '销售额': [100, 200, 150, 80, 120, 250, 90],
    '月份': ['一月', '一月', '一月', '二月', '二月', '二月', '三月']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用 transform 计算平均销售额
df['平均销售额'] = df.groupby('城市')['销售额'].transform('mean')
print(df)

输出结果：

   城市  销售额  月份   平均销售额
0  北京  100  一月   90.0
1  上海  200  一月  225.0
2  广州  150  一月  135.0
3  北京   80  二月   90.0
4  广州  120  二月  135.0
5  上海  250  二月  225.0
6  北京   90  三月   90.0

`apply()` 方法

apply() 方法允许对每个组进行更复杂的操作，它可以返回任意形状的结果，因此非常灵活。apply() 方法可以对每组执行自定义的函数，并且可以返回标量、Series 或者 DataFrame。然而，apply() 的灵活性也带来了它的一些限制，比如其返回的结果可能与原始数据的索引不一致，因此在赋值时可能需要额外的处理。

例如，我们对每个城市的销售额进行标准化处理：

def standardize(group):
    return (group - group.mean()) / group.std()

# 使用 apply 进行标准化处理
df['标准化销售额'] = df.groupby('城市')['销售额'].apply(standardize).reset_index(level=0, drop=True)
print(df)

输出结果：

   城市  销售额  月份   平均销售额  标准化销售额
0  北京  100  一月   90.0  0.730297
1  上海  200  一月  225.0 -0.707107
2  广州  150  一月  135.0  0.707107
3  北京   80  二月   90.0 -1.095445
4  广州  120  二月  135.0 -0.707107
5  上海  250  二月  225.0  0.707107
6  北京   90  三月   90.0  0.365148

在这个例子中，我们使用 apply() 对每个城市的销售额进行了标准化处理，并通过 reset_index() 来确保返回的结果与原 DataFrame 的索引匹配。

联系与区别

返回结果的形状：
- transform() 返回的结果与原数据的形状相同，因此适合用于对原 DataFrame 新增列。
- apply() 的返回结果可以是标量、Series 或 DataFrame，具有更高的灵活性。
索引的一致性：
- transform() 保持原数据的索引结构一致，结果可以直接赋值到原 DataFrame 中。
- apply() 的返回结果索引不一定与原数据匹配，因此在赋值时可能需要重置索引。
适用场景：
- transform() 适用于需要对每组数据进行简单的转换操作，并将结果回填到原始数据中的场景。例如计算每组的均值、标准差等。
- apply() 适用于需要对每组数据进行更复杂的操作，并且不局限于返回与原数据大小相同结果的场景。它可以返回任意结构的结果，灵活性更强。

如何选择？

在实际应用中，选择使用 transform() 还是 apply() 取决于具体的需求：

如果你需要对每个组的数据进行简单的运算，并且希望结果与原数据大小一致，选择 transform()。例如，计算每组的均值并回填到原数据中。
如果你需要对每个组执行更复杂的自定义操作，或者返回的结果结构与原数据不一致，选择 apply()。例如，对每组进行标准化，或者根据某些条件对每组返回不同类型的结果。