為什麼 Transform 不適用於所有 Groupby 操作？

為什麼不是所有的groupby 操作都可以使用轉換

以下程式碼可以運作：

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

但以下程式碼不行：

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

這樣做的原因是應用和轉換工作

apply

• apply() 方法將一個函數應用於DataFrame 中的每一個函數應用於DataFrame 中的每一個函數個組。
• 此函數可以採用單一參數，即群組，也可以採用多個參數，即群組中的列。
• 函數可以傳回一個值，或者它可以傳回一個Series或DataFrame。
• 如果函數傳回一個值，那麼結果將會是一個Series。
• 如果函數傳回一個Series或DataFrame，那麼結果將是DataFrame。

transform

• transform() 方法將函數應用於群組中的每一行。
• 函數可以採用單一參數，即行，也可以採用多個參數，即行中的列row。
• 函數必須傳回單一值。
• 函數的結果將會是一個 Series。

在範例程式碼中，apply()方法用於計算每個組的 C 列和 D 列之間的差異的平均值。

• transform() 方法不能用來計算此值是因為函數傳回一個 Series，而不是單一值。

要使用 Transform() 方法計算每個組的 C 列和 D 列之間的差異的平均值，該函數必須修改為傳回單一值。

• 這可以透過對函數傳回的 Series 使用mean() 方法來完成。
• 以下程式碼顯示如何執行此操作：

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

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