應用與轉換：什麼時候應該在 Pandas Groupby 中使用 Which？

該用Apply還是Transform？

概述：

在Pandas 中，groupby() 方法提供了兩個用於操作按特定列分組的資料的選項：apply () 和transform()。這些方法在輸入、輸出和行為方面有所不同。

主要差異：

應用

功能

變換

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

輸入：

傳遞包含每個組的所有列d>

為每個群組中的每個欄位傳遞單獨的系列

輸出：

可以傳回標量、Series、DataFrames或其他物件

必須傳回與群組長度相同的序列（Series、陣列或清單）

行為：

對每個群組內的整個DataFrame 進行操作

一次對單一欄位進行操作

何時使用Apply：

當您需要將自訂函數套用到每個群組中的整個 DataFrame 時。 這允許複雜的逐行處理，並傳回與輸入具有相同行數的 DataFrame。

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

範例：

• 何時使用轉換：

何時使用轉換：

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

當您需要在當您每個組中逐列應用自訂函數時。

這允許您操作特定列不影響整個 DataFrame。

• 範例：
• 附加說明：

附加說明：附加說明：轉換方法必須回傳與群組長度相同的序列，否則將引發錯誤。 從轉換函數傳回單一標量將導致該標量應用於群組中的每一行。 有時，在自訂函數中列印或顯示傳遞的物件有助於了解您正在使用的內容。

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