Warum funktioniert die Transformation nicht für alle Groupby-Vorgänge?

Warum nicht alle Groupby-Vorgänge mit Transformation funktionieren

Der folgende Code funktioniert:

df.groupby('A').apply(lambda x: (x['C'] - x['D']).mean())

der folgende jedoch nicht:

df.groupby('A').transform(lambda x: (x['C'] - x['D']).mean())

Der Grund dafür ist, dass Anwenden und Transformieren unterschiedlich funktionieren.

Anwenden

• Die Methode apply() wendet eine Funktion auf jede Gruppe an in einem DataFrame.
• Die Funktion kann ein einzelnes Argument annehmen, bei dem es sich um die Gruppe handelt, oder sie kann mehrere Argumente annehmen, bei denen es sich um die Spalten in der Gruppe handelt.
• Die Funktion kann ein einzelnes Argument zurückgeben Wert, oder es kann eine Serie oder einen DataFrame zurückgeben.
• Wenn die Funktion einen einzelnen Wert zurückgibt, ist das Ergebnis eine Serie.
• Wenn die Funktion eine Serie oder einen DataFrame zurückgibt, dann Das Ergebnis ist ein DataFrame.

transform

• Die transform()-Methode wendet eine Funktion auf jede Zeile in einer Gruppe an.
• Die Funktion kann ein einzelnes Argument, also die Zeile, oder mehrere Argumente, also die Spalten in der Zeile, annehmen.
• Die Funktion muss einen einzelnen Wert zurückgeben.
• Das Ergebnis der Funktion ist eine Reihe.

Im Beispielcode wird die apply()-Methode verwendet, um den Mittelwert der Differenz zwischen den Spalten C und D für jede Gruppe zu berechnen.

• Die transform()-Methode kann nicht zur Berechnung dieses Werts verwendet werden, da die Funktion eine Reihe und keinen einzelnen Wert zurückgibt.

Zur Berechnung des Mittelwerts der Differenz zwischen C und D-Spalten für jede Gruppe mit der transform()-Methode, muss die Funktion so geändert werden, dass sie einen einzelnen Wert zurückgibt.

• Dies kann durch die Verwendung der mean()-Methode für die von der zurückgegebene Serie erfolgen Funktion.
• Der folgende Code zeigt, wie das geht:

df.groupby('A').transform(lambda x: (x['C'] - x['D']).mean())

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