Appliquer ou transformer : quand devez-vous utiliser lequel dans Pandas Groupby ?

Devriez-vous utiliser Appliquer ou Transformer ?

Présentation :

Dans Pandas , la méthode groupby() propose deux options pour manipuler les données regroupées par une colonne spécifique : apply() et transform(). Ces méthodes diffèrent en termes d'entrée, de sortie et de comportement.

Différences clés :

Appliquer

Fonctionnalité

Transformer

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

Entrée :

Passe le DataFrame contenant toutes les colonnes de chaque groupe

Passe des séries individuelles pour chaque colonne de chaque groupe

Sortie :

Peut renvoyer des scalaires, des séries, des DataFrames ou d'autres objets

Doit renvoyer une séquence (série, tableau ou liste) de la même longueur que le groupe

Comportement :

Fonctionne sur l'ensemble du DataFrame au sein de chaque groupe

Fonctionne sur une seule colonne à la fois

Quand utiliser Appliquer :

Lorsque vous devez appliquer une fonction personnalisée à l'ensemble du DataFrame au sein de chaque groupe. Cela permet un traitement complexe par ligne et renvoie un DataFrame avec le même nombre de lignes que l'entrée.

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

Exemple :

• Quand utiliser Transform :

Lorsque vous devez appliquer une fonction personnalisée colonne par colonne au sein de chaque groupe.Cela vous permet de manipuler des colonnes spécifiques sans affecter l'ensemble du DataFrame.

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

Exemple :

• Notes supplémentaires :
• Les méthodes de transformation doivent renvoyer une séquence de la même longueur que le groupe, sinon une erreur sera générée.

Le retour d'un seul scalaire à partir d'une fonction de transformation entraînera l'application de ce scalaire à chaque ligne du groupe.Parfois, il est utile d'imprimer ou d'afficher l'objet transmis dans votre fonction personnalisée pour comprendre avec quoi vous travaillez.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!