在用户定义函数中使用Pandas groupby :为什么我不能使用聚合函数来groupyby

在用户定义函数中使用Pandas groupby时，不能直接使用聚合函数来groupby，是因为用户定义函数在groupby操作中被视为一个转换操作，而不是聚合操作。

Pandas的groupby操作是用于将数据按照指定的列或条件进行分组，并对每个分组进行相应的操作。在groupby操作中，可以使用一些内置的聚合函数（如sum、mean、count等）对每个分组进行聚合操作，得到汇总结果。

然而，当我们在用户定义函数中使用groupby时，该函数会被应用到每个分组上，而不是对整个分组进行聚合操作。因此，用户定义函数应该返回一个与分组大小相同的结果，而不是一个单一的聚合值。

例如，假设我们有一个包含姓名和成绩的数据集，我们想要按照姓名进行分组，并计算每个人的成绩与平均成绩的差值。我们可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四'],
        '成绩': [80, 90, 85, 75, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义用户定义函数
def diff_from_mean(x):
    return x - x.mean()

# 使用groupby和用户定义函数
df['成绩差值'] = df.groupby('姓名')['成绩'].transform(diff_from_mean)

在上述代码中，我们首先定义了一个用户定义函数diff_from_mean，该函数计算每个分组中成绩与平均成绩的差值。然后，我们使用groupby将数据按照姓名进行分组，并使用transform方法将用户定义函数应用到每个分组上，最后将结果赋值给新的列成绩差值。

需要注意的是，用户定义函数中的操作将被应用到每个分组上，因此在函数中可以使用Pandas的各种操作和函数来处理每个分组的数据。

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