Groupby で列の減算と平均の計算に「apply」と「transform」を使用するにはどうすればよいですか?

Apply と Transform を使用した 2 つの列の減算と平均の計算

Apply と Transform の違い

DataFrame で groupby を使用する場合、apply と Transform には次のような特徴があります。明確な特性:

入力:

• apply は、各グループの DataFrame 全体を入力として受け取ります。
• transform は、各グループの各列を個別に処理します。としてSeries.

出力:

• apply は、スカラー、Series、DataFrame (または他のデータ型) を返すことができます。
• 変換には、グループと同じ長さのシーケンスが必要です。

カスタム関数減算の場合

列 'a' を 'b' から減算するためのカスタム関数subtract_two を考えます。

def subtract_two(x):
    return x['a'] - x['b']

適用と変換の使用法

1。 apply:

apply を使用すると、各グループの 'a' と 'b' の差を計算でき、Series:

df.groupby('A').apply(subtract_two)

2 を返します。 Transform:

transform を使用しようとすると、KeyError が発生します。transform はグループと同じ長さのシーケンスを期待するためです:

df.groupby('A').transform(subtract_two)
# KeyError: 'a'

Transform からスカラーを返す

減算に変換を使用するには、カスタム関数からスカラーを返し、それをすべての行に適用します。 group:

def subtract_two_scalar(x):
    return (x['a'] - x['b']).mean()

df.groupby('A').transform(subtract_two_scalar)

これは、各グループの平均差を含む系列を返します。

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