適用と変換: Pandas Groupby ではどちらをいつ使用する必要がありますか?

Apply または Transform を使用する必要がありますか?

概要:

Pandas groupby() メソッドには、特定の列でグループ化されたデータを操作するための 2 つのオプション (apply() と transform()) が用意されています。これらのメソッドは、入力、出力、動作の点で異なります。

主な違い:

Apply

機能

Transform

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

Input:

を含む DataFrame を渡します各グループのすべての列

各グループの各列の個別の系列を渡します

出力:

スカラー、シリーズ、データフレーム、またはその他のオブジェクトを返すことができます。

グループと同じ長さのシーケンス (シリーズ、配列、またはリスト) を返す必要があります

動作:

各グループ内のデータフレーム全体を操作します

一度に 1 つの列を操作します

Apply を使用する場合:

各グループ内の DataFrame 全体にカスタム関数を適用する必要がある場合。これにより、複雑な行単位の処理が可能になり、入力と同じ行数の DataFrame が返されます。

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

例:

• Transform を使用する場合:

各グループ内で列ごとにカスタム関数を適用する必要がある場合。これにより、特定の列を操作できます。 DataFrame 全体には影響しません。

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

例:

• 追加メモ:
• 変換メソッドは、グループと同じ長さのシーケンスを返さなければなりません。そうしないと、エラーが発生します。

変換関数から単一のスカラーを返すと、そのスカラーがグループ内の各行に適用されます。何を扱っているかを理解するために、カスタム関数で渡されたオブジェクトを印刷または表示すると役立つ場合があります。

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