如何在应用transform() pandas时识别更改值

在应用transform()函数时，可以通过以下步骤识别更改值：

1. 首先，导入pandas库并加载数据集：

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 接下来，定义一个函数来识别更改值。该函数将应用于transform()函数中的每个分组：

def identify_changes(group):
    # 检查每个分组中的更改值
    group['is_changed'] = group['value'].diff().ne(0)
    return group

1. 使用transform()函数将定义的函数应用于数据集的每个分组：

df['is_changed'] = df.groupby('group').transform(identify_changes)['is_changed']

在上述代码中，我们首先使用groupby()函数按照'group'列进行分组，然后将identify_changes函数应用于每个分组，并将结果存储在'is_changed'列中。

这样，'is_changed'列将包含布尔值，指示每个值是否发生了更改。如果值发生了更改，则对应的布尔值为True，否则为False。

这是一个简单的示例，展示了如何在应用transform()函数时识别更改值。根据实际需求，你可以根据数据集的结构和要求进行相应的修改和调整。

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