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Pandas分組聚合之使用自定義函數方法transform()、apply()_python

作者：胡桃の壺 ? 更新時間： 2023-03-23 編程語言

創建一個dataframe結構

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    data={
        'name': ['z_s', 'l_s', 'w_w', 'z_l', 'y_s', 'j_j', 'l_b', 'z_f', 'hs_q', 'lbl_k', 'qy_n', 'mg_n'],
        'score': [100, 97, 98, 89, 67, 59, 29, 87, 78, 89, 88, 80],
        'group': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
        'cls': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'height': [178.0, 180.0, 176.0, 182.0, 189.0, 190.0, 172.5, 175.0, 165.0, 160.0, 158.5, 159.0]
    },
    index=['stu_' + str(i) for i in np.arange(1, 13, 1)]
)
print('df:\n', df)

def func_add_one(x):
    return x + 1

transform方法

# 調用自定義函數
ret = df.loc[:, 'score'].transform(func_add_one)
print('ret1:\n',ret)
# 調用numpy指標 求均值
ret = df.groupby(by=['cls'])['score'].transform(np.mean)
print('ret2:\n', ret)
# 求 多列的均值
ret = df.groupby(by=['cls'])[['score','height']].transform(np.mean)
print('ret3:\n', ret)

由結果可以發現，transform調用統計指標會將統計結果交給第一項，這樣可以保證統計結果的行數與原數組相同，使得之后方便將其拼接到原數組中。

如果想將結果進行聚合，可以調用apply方法：

apply方法

# 調用自定義函數
ret = df.loc[:, 'score'].apply(func_add_one)
print('ret1:\n',ret)

# 調用numpy指標
ret = df.groupby(by=['cls'])[['score','height']].apply(np.mean)
print('ret2:\n', ret)

補充

transporm 方法是將DataFrame或Series中的值同時放入指定的函數中執行，再將結果返回。

獲取 name的第0個元素

def func_get_firstnameword(x):
    return x[0]

ret = df['name'].transform(func_get_firstnameword)
print('ret:\n', ret)

自定義方法擁有很大的可操作性，通過自定義方法可以對數據進行一系列操作，最終得到想要的結果。

str

除此之外，還可以使用str方法，這是一種類似于 dt 的方法（dt的使用）

ret = df['name'].str.split('_', expand=True)[0]
print('ret:\n', ret)

str 的作用是將整個 Series當作str對象，對Series中的所有元素同時執行.split('_', expand=True)[0]方法，其中expand=True的作用是指定split()方法是對整個Series進行操作的，而不是只對第一個元素進行操作：

ret = df['name'].str.split('_')[0]
print('ret:\n', ret)

總結

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_45760274/article/details/123514611

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