Anwenden vs. Transformieren: Wann sollten Sie welche in Pandas Groupby verwenden?

Sollten Sie Anwenden oder Transformieren verwenden?

Übersicht:

In Pandas bietet die Methode groupby() zwei Optionen zum Bearbeiten von Daten, die nach einer bestimmten Spalte gruppiert sind: apply() und transform(). Diese Methoden unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Eingabe, Ausgabe und ihres Verhaltens.

Hauptunterschiede:

Anwenden

Feature

Transformation

Feature	Apply	Transform
Input:	Passes DataFrame containing all columns for each group	Passes individual Series for each column in each group
Output:	Can return scalars, Series, DataFrames, or other objects	Must return a sequence (Series, array, or list) with the same length as the group
Behavior:	Operates on the entire DataFrame within each group	Operates on a single column at a time

Eingabe:

Übergibt den DataFrame, der enthält alle Spalten für jede Gruppe

Übergibt einzelne Reihen für jede Spalte in jeder Gruppe

Ausgabe:

Kann Skalare, Serien, DataFrames oder andere Objekte zurückgeben

Muss eine Sequenz (Serie, Array oder Liste) mit derselben Länge wie die Gruppe zurückgeben

Verhalten:

Wird auf dem gesamten DataFrame innerhalb jeder Gruppe ausgeführt

Wird jeweils auf einer einzelnen Spalte ausgeführt

Wann Apply verwendet werden sollte:

Wenn Sie eine benutzerdefinierte Funktion auf den gesamten DataFrame innerhalb jeder Gruppe anwenden müssen. Dies ermöglicht eine komplexe zeilenweise Verarbeitung und gibt einen DataFrame mit der gleichen Anzahl von Zeilen wie die Eingabe zurück.

df.groupby('State').apply(lambda x: pd.DataFrame({'Average': x.mean()}))

Beispiel:

• Wann Transform verwendet werden sollte:

Wenn Sie eine benutzerdefinierte Funktion spaltenweise innerhalb jeder Gruppe anwenden müssen.Dadurch können Sie bestimmte Spalten bearbeiten ohne Auswirkungen auf den gesamten DataFrame.

df.groupby('State').transform(lambda x: x - x.mean())

Beispiel:

• Zusätzliche Hinweise:
• Transformationsmethoden müssen eine Sequenz mit derselben Länge wie die Gruppe zurückgeben, sonst wird ein Fehler ausgelöst.

Die Rückgabe eines einzelnen Skalars von einer Transformationsfunktion führt dazu, dass dieser Skalar auf jede Zeile in der Gruppe angewendet wird.Manchmal ist es hilfreich, das übergebene Objekt in Ihrer benutzerdefinierten Funktion auszudrucken oder anzuzeigen, um zu verstehen, womit Sie arbeiten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwenden vs. Transformieren: Wann sollten Sie welche in Pandas Groupby verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!