Quand utiliser Pandas apply vs transform pour les opérations de données groupées ?

Dans Pandas, apply et transform peuvent être utilisés pour effectuer des opérations sur des données groupées. Cependant, il existe quelques différences clés entre les deux méthodes.

Input Type

• apply transmet l'intégralité du DataFrame pour chaque groupe en entrée de la fonction personnalisée.
• transform transmet chaque colonne du DataFrame pour chaque groupe individuellement en entrée de la fonction personnalisée.

Type de sortie

• apply peut renvoyer un scalaire, une série ou un DataFrame.
• transform doit renvoyer une séquence (par exemple, une série, un tableau ou une liste) de la même longueur que le groupe.

Transformation

• apply peut être utilisé pour effectuer des transformations sur un DataFrame, telles que l'agrégation de valeurs, le filtrage de lignes ou la modification de données.
• transform est principalement utilisé pour effectuer opérations par lignes au sein d'un groupe, telles que la mise à l'échelle des valeurs ou l'ajout de nouvelles colonnes.

Exemple

Considérez le DataFrame suivant :

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': randn(8), 'D': randn(8)})

Pour soustraire la colonne C de la colonne D au sein de chaque groupe à l'aide de apply :

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

Pour soustraire la colonne C de la colonne D au sein de chaque groupe à l'aide de transform :

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

Notez que le La fonction lambda passée à transform renvoie la moyenne de la différence entre C et D, ce qui donne une colonne transformée avec la même forme que le DataFrame d'origine.

Quand utiliser apply vs transform :

• Utilisez apply lorsque vous devez accéder à plusieurs colonnes au sein d'un groupe ou effectuer des opérations qui aboutissent à une forme de sortie différente (par exemple, agréger des valeurs ou filtrer des lignes).
• Utilisez transform lorsque vous devez effectuer des opérations par ligne au sein d'un groupe et souhaitez créer une nouvelle colonne ou variable avec la même forme que les données d'entrée.

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