すべての Groupby 操作で変換が機能しないのはなぜですか?

すべての groupby 操作がtransformで機能しないのはなぜですか

次のコードは機能します:

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

しかし、次のコードは機能しません:

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

この理由は、適用と変換の動作が異なるためです。

apply

• apply() メソッドは、各グループに関数を適用します。
• 関数は、グループである単一の引数を取ることも、グループ内の列である複数の引数を取ることもできます。
• 関数は単一の引数を返すことができます。
• 関数が単一の値を返す場合、結果はシリーズになります。
• 関数がシリーズまたはデータフレームを返す場合、結果は DataFrame になります。

transform

• transform() メソッドは、グループ内の各行に関数を適用します。
• 関数は行である単一の引数を取ることも、行内の列である複数の引数を取ることもできます。
• 関数は単一の値を返す必要があります。
• 関数の結果は Series になります。

コード例では、apply() メソッドを使用して、各グループの C 列と D 列の差の平均を計算します。

• transform() メソッドは単一の値ではなく系列を返すため、この値の計算には使用できません。

C 間の差の平均を計算するにはtransform() メソッドを使用して各グループの D 列を使用するには、単一の値を返すように関数を変更する必要があります。

• これは、 function.
• 次のコードは、これを行う方法を示しています。

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

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