transform函数

`transform`函数通常用于对数据进行转换。在数据分析和机器学习中，我们通常需要对数据进行清洗、处理、特征提取等操作，而`transform`函数就是用来实现这些操作的。

在`pandas`中，`transform`函数可以对一个DataFrame或Series中的每个元素应用一个函数，然后返回一个新的DataFrame或Series，其中每个元素都被转换为函数的结果。

例如，下面的代码演示了如何使用`transform`函数对一个DataFrame中的每个元素应用`log`函数：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df_transformed = df.transform(lambda x: np.log(x))
print(df_transformed)

输出结果为：

          A         B
0  0.000000  1.386294
1  0.693147  1.609438
2  1.098612  1.791759

这里我们使用了lambda函数，对DataFrame中的每个元素应用了`np.log`函数，将其转换为对数值。最后输出的结果是一个新的DataFrame，其中每个元素都被转换为对数值。