Wie können Sie „Apply' und „Transform' für die Spaltensubtraktion und Mittelwertberechnung mit Groupby verwenden?

Subtrahieren zweier Spalten und Berechnen des Mittelwerts mithilfe von „Anwenden“ und „Transformieren“

Unterschiede zwischen „Anwenden“ und „Transformieren“

Bei Verwendung von Groupby auf einem DataFrame müssen „Anwenden“ und „Transformieren“ verwendet werden unterscheidbar Eigenschaften:

Eingabe:

• Apply verwendet den gesamten DataFrame jeder Gruppe als Eingabe.
• Transformation verarbeitet jede Spalte jeder Gruppe einzeln als Serie.

Ausgabe:

• Anwenden kann einen Skalar, eine Serie, einen DataFrame (oder andere Datentypen) zurückgeben.
• Für die Transformation ist eine Sequenz mit der gleichen Länge wie die Gruppe erforderlich.

Benutzerdefinierte Funktion für Subtraktion

Betrachten Sie die benutzerdefinierte Funktion subtract_two zum Subtrahieren von Spalte „a“ von „b“:

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

Verwendung anwenden vs. transformieren

1. Anwenden:

Mit Anwenden können wir die Differenz von „a“ und „b“ für jede Gruppe berechnen und eine Reihe zurückgeben:

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

2. Transform:

Versuche, transform zu verwenden, führen zu einem KeyError, da transform eine Sequenz mit der gleichen Länge wie die Gruppe erwartet:

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

Rückgabe eines Skalars von Transform

Um die Transformation zur Subtraktion zu verwenden, können wir einen Skalar aus unserer benutzerdefinierten Funktion zurückgeben und ihn auf alle Zeilen in anwenden lassen Gruppe:

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

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

Dies gibt eine Reihe mit der Mittelwertdifferenz für jede Gruppe zurück.

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