之前通过map函数,可以对列进行处理,这节主要学习transform和apply函数
1. transform函数
transform()函数更适用于聚合操作,但是它对参数有特定要求:作为参数的函数必须生成一个标量(聚合),因为只有这样才能进行广播
frame.groupby(‘color’).transform(np.sum).add_prefix(‘tot_’)
>>> import numpy as np
>>>
>>>> frame = pd.DataFrame({'color': ['white', 'black', 'white', 'white'], 'status
>>> frame
color status value1 value2
0 white up 2 4
1 black up 3 5
2 white down 4 8
3 white down 1
frame.groupby('color').transform(np.sum).add_prefix('tot_')
tot_status tot_value1 tot_value2
0 updowndown 7 15
1 up 3 5
2 updowndown 7 15
3 updowndown 7 15
>>>
2. apply函数
frame.groupby([‘color’, ‘status’]).apply(lambda x: x.max())
>>> frame = pd.DataFrame({'color': ['white', 'black', 'white', 'white'], 'status
>>> frame
color status value1 value2
0 white up 2 4
1 black up 3 5
2 white down 4 8
3 white down 1 3
>>> frame.groupby(['color', 'status']).apply(lambda x:x.max())
color status value1 value2
color status
black up black up 3 5
white down white down 4 8
up white up 2 4
>>>
可见,在原来的基础上,增加了black up组合