GroupBy DataFrames에서 Pandas Transform을 사용하여 열을 추가하는 방법은 무엇입니까?

Pandas Transform을 사용하여 GroupBy DataFrame에 열 추가

Pandas에서 groupby 작업을 수행할 때 결과 데이터프레임. 이를 수행하는 한 가지 방법은 예제에서 설명한 대로 .map() 함수를 사용하는 것입니다. 그러나 보다 간단한 대안은 .transform() 함수를 사용하는 것입니다.

.transform()을 사용하면 데이터 프레임의 각 그룹에 함수를 적용하고 결과와 함께 시리즈를 반환할 수 있습니다. 반환된 시리즈에는 원본 데이터 프레임에 맞춰 정렬된 인덱스가 있습니다.

설명을 위해 제공된 데이터 프레임부터 시작해 보겠습니다.

df = pd.DataFrame({'c': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], 'type': ['m', 'n', 'o', 'm', 'm', 'n', 'n']})

우리의 목표는 각 c에 대한 유형 값을 계산하는 것입니다. 그리고 c 크기의 열을 추가합니다.

g = df.groupby('c')['type'].value_counts().reset_index(name='t')

이 코드는 각 그룹의 값을 계산하고 t라는 새 열을 생성합니다.

.transform( ), 다음을 수행할 수 있습니다.

g['size'] = df.groupby('c')['type'].transform('size')

.transform('size')는 각 그룹에 크기 함수를 적용하여 각 그룹의 크기를 반환합니다. 결과 시리즈는 원본 데이터 프레임의 인덱스와 정렬되어 g에 새 열로 추가할 수 있습니다.

출력은 size라는 추가 열이 있는 데이터 프레임이 됩니다.

   c type  t  size
0  1    m  1     3
1  1    n  1     3
2  1    o  1     3
3  2    m  2     4
4  2    n  2     4

.transform()을 사용하면 그룹별 집계에서 원래 데이터 프레임에 열을 다시 추가하는 더 간결하고 간단한 방법이 제공됩니다.

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