pandas中transform的用法

在 pandas 中，transform 是一个函数，可以对数据进行分组操作并应用函数。常常与 groupby 一起使用。可以使用 lambda 函数或自定义函数，并返回一个标量、Series 或 DataFrame。

相关问题

pandas transform

Pandas中的transform是一个非常有用的函数，它通常与groupby操作结合使用来高效地汇总数据。在Python Data Science Handbook这本书中，transform被描述为与groupby组合使用的一种方法。通常情况下，我们可以使用aggregate、filter或apply来对groupby后的数据进行汇总，但transform的作用可能稍微难以理解。通过使用transform，我们可以保持与原始数据集相同数量的项目，而不仅仅是显示汇总结果。这使得我们可以更方便地进行后续的分析和处理。一个常见的例子是计算每个订单的百分比，可以使用transform来计算每个订单的总金额，并将每个项目的金额除以总金额得到百分比。这样，我们就可以得到每个项目相对于订单总金额的比例。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [理解Pandas的Transform](https://blog.csdn.net/zpf336/article/details/123988332)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

pandas transform() 详解

pandas中的transform()函数是一种数据转换函数，它可以对数据进行分组计算，并将计算结果返回到原始数据中，以便进行后续的分析和处理。

transform()函数的参数可以是一个函数、一个lambda表达式或一个numpy函数，它们将被应用于分组后的数据中。transform()函数返回的结果是一个与原始数据大小相同的Series或DataFrame对象，其中包含了分组计算的结果。

transform()函数的常见用法包括计算分组平均值、标准差、最大值、最小值等统计量，以及对数据进行归一化、标准化、缩放等操作。它还可以用于填充缺失值、去除异常值等数据清洗操作。

总之，pandas中的transform()函数是一种非常强大的数据转换工具，可以帮助我们快速、方便地对数据进行分组计算和处理。