使用Apply和Transform减去两列并计算平均值
Apply和Transform之间的差异
在DataFrame上使用groupby时,apply和transform有清楚的特征:
输入:
- apply 将每个组的整个 DataFrame 作为输入。
- transform 单独处理每个组的每一列作为Series.
输出:
- apply 可以返回标量、Series、DataFrame(或其他数据类型)。
- 变换需要与组长度相同的序列。
自定义函数对于减法
考虑使用自定义函数subtract_two从'b'中减去列'a':
def subtract_two(x): return x['a'] - x['b']
应用与转换用法
1。应用:
使用 apply,我们可以计算每个组的 'a' 和 'b' 的差异,返回一个系列:
df.groupby('A').apply(subtract_two)
2。变换:
尝试使用变换将导致 KeyError,因为变换需要与组长度相同的序列:
df.groupby('A').transform(subtract_two) # KeyError: 'a'
从变换返回标量
要使用变换进行减法,我们可以从自定义函数返回一个标量,并将其应用于group:
def subtract_two_scalar(x): return (x['a'] - x['b']).mean() df.groupby('A').transform(subtract_two_scalar)
这将返回一个系列,其中包含每个组的平均差。
以上是如何使用'apply”和'transform”通过 Groupby 进行列减法和平均值计算?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循环用于遍历可迭代对象,while循环用于条件满足时重复执行操作。1)for循环示例:遍历列表并打印元素。2)while循环示例:猜数字游戏,直到猜对为止。掌握循环原理和优化技巧可提高代码效率和可靠性。

要将列表连接成字符串,Python中使用join()方法是最佳选择。1)使用join()方法将列表元素连接成字符串,如''.join(my_list)。2)对于包含数字的列表,先用map(str,numbers)转换为字符串再连接。3)可以使用生成器表达式进行复杂格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。4)处理混合数据类型时,使用map(str,mixed_list)确保所有元素可转换为字符串。5)对于大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增强效率和通用性。

theKeyDifferencesBetnewpython's“ for”和“ for”和“ loopsare:1)” for“ loopsareIdealForiteringSequenceSquencesSorkNowniterations,而2)”,而“ loopsareBetterforConterContinuingUntilacTientInditionIntionismetismetistismetistwithOutpredefinedInedIterations.un

在Python中,可以通过多种方法连接列表并管理重复元素:1)使用 运算符或extend()方法可以保留所有重复元素;2)转换为集合再转回列表可以去除所有重复元素,但会丢失原有顺序;3)使用循环或列表推导式结合集合可以去除重复元素并保持原有顺序。


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