pandas是一个强大的数据处理和分析工具,而groupby().agg()是pandas中常用的一个函数组合,用于对数据进行分组并进行聚合操作。然而,有时候使用groupby().agg()会导致代码冗长,不够简洁。为了简化这个过程,可以使用pandas的transform函数。
transform函数可以在不改变数据形状的情况下,对分组后的数据进行聚合操作,并将结果返回到原始数据中。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用transform函数简化groupby().agg()的代码
df['sum_C'] = df.groupby(['A', 'B'])['C'].transform('sum')
df['mean_D'] = df.groupby(['A', 'B'])['D'].transform('mean')
print(df)
输出结果如下:
A B C D sum_C mean_D
0 foo one 1 10 9 30
1 bar one 2 20 2 20
2 foo two 3 30 8 50
3 bar two 4 40 4 40
4 foo two 5 50 8 50
5 bar one 6 60 2 20
6 foo two 7 70 8 50
7 foo one 8 80 9 30
在上面的示例中,我们使用transform函数对'A'和'B'列进行分组,并对'C'列进行求和,对'D'列进行平均值计算。通过transform函数,我们可以直接在原始数据中添加新的列,而不需要使用groupby().agg()来创建新的DataFrame。
总结一下,使用pandas的transform函数可以简化pandas groupby().agg()的代码,使代码更加简洁和易读。
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