Pandas 中的转换与聚合

Question

在对 Pandas DataFrame 进行分组时，什么时候应该使用transform，什么时候应该使用aggregate？怎么做 它们在实践中的应用不同，你是哪一个 考虑更重要？

Answer 1

考虑数据框df

df = pd.DataFrame(dict(A=list('aabb'), B=[1, 2, 3, 4], C=[0, 9, 0, 9]))

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groupby 是标准使用聚合器

df.groupby('A').mean()

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也许您希望这些值在整个组中广播并返回与您开始时具有相同索引的内容。
使用transform

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

df.set_index('A').groupby(level='A').transform('mean')

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agg 用于当您想要为不同的列运行特定的事情或在同一列上运行多个事情时。

df.groupby('A').agg(['mean', 'std'])

df.groupby('A').agg(dict(B='sum', C=['mean', 'prod']))