python中transform和apply的区别是什么

1. 介绍

在Pandas中，transform和apply都可以用于对分组数据进行操作，但它们有不同的使用场景和性能特性：

transform：

1. 返回与输入相同大小的DataFrame：transform函数应用于每个分组后，会将结果广播到原始数据的大小，这通常使得transform更高效。
2. 性能优化：transform通常会尝试用更高效的内部机制来执行向量化操作。
3. 限制：由于结果会被广播到原始数据的大小，因此transform应用的函数应返回标量值或与输入组相同大小的数组。

apply：

1. 更为通用：apply适用于更复杂的操作，包括改变DataFrame的大小。
2. 灵活性：apply可以用于执行更多种类的操作，例如，可以返回DataFrame、Series或标量。
3. 可能性能较低：apply的通用性通常意味着它在性能上不如transform高效，尤其是在需要广播结果到原始数据大小的场景。

因此，当操作可以使用transform完成时，通常更推荐使用transform，以获取更好的性能。当需要更大的灵活性时（例如，改变输出的形状或进行更复杂的计算），则可以使用apply。

2. 应用示例

当然，以下是一些应用示例来说明transform和apply的不同用途和性能特性。

示例数据

假设我们有以下DataFrame，它表示三个不同产品在不同日期的销售额：

import pandas as pddata = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],'Product': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'C'],'Revenue': [100, 150, 200, 50, 300, 400]}
df = pd.DataFrame(data)

使用transform进行向量化操作

如果我们想要在原DataFrame中添加一个新列，该列表示每个产品的总销售额，我们可以使用transform：

df['Total_Revenue_By_Product'] = df.groupby('Product')['Revenue'].transform('sum')

transform将自动广播每个组的结果（即每个产品的总销售额）到该组内所有行。

使用apply进行更复杂的操作

假设我们想要获得每个产品最高单日销售额的日期，这是一个更复杂的操作，可以使用apply：

def get_max_revenue_date(group):return group.loc[group['Revenue'].idxmax(), 'Date']max_revenue_date = df.groupby('Product').apply(get_max_revenue_date)

这里，apply允许我们对每个组使用更复杂的函数，并且返回一个与输入形状不同的结果。

性能比较

通常，在可以使用transform的场合，使用transform会更高效。例如，如果我们有一个非常大的DataFrame，使用transform来计算组平均值通常会比使用apply更快。

3. 示例输出

当然，让我说明一下各个示例的输出。

使用 transform 进行向量化操作

如果我们运行这段代码：

df['Total_Revenue_By_Product'] = df.groupby('Product')['Revenue'].transform('sum')

df 会被更新，新增了一个列 Total_Revenue_By_Product，它包含每个产品的总销售额，并会广播到该产品的所有记录。

更新后的 df 如下：

         Date Product  Revenue  Total_Revenue_By_Product
0  2021-01-01       A      100                       350
1  2021-01-01       B      150                       450
2  2021-01-02       A      200                       350
3  2021-01-02       A       50                       350
4  2021-01-03       B      300                       450
5  2021-01-03       C      400                       400

如您所见，产品A、B、和C的总销售额分别是350、450和400，这些值被广播到了每一行对应的产品。

使用 apply 进行更复杂的操作

如果我们运行这段代码：

def get_max_revenue_date(group):return group.loc[group['Revenue'].idxmax(), 'Date']max_revenue_date = df.groupby('Product').apply(get_max_revenue_date)

max_revenue_date 会是一个 Series，其中包含每个产品销售额最高的日期：

Product
A    2021-01-02
B    2021-01-03
C    2021-01-03
dtype: object

这里，我们可以看到产品A、B、和C销售额最高的日期分别是 2021-01-02、2021-01-03 和 2021-01-03。

4. transform再举例

当然，下面是另一个使用transform的例子。这次，我们将计算每个产品的平均销售额，并将该信息添加为新的列。

示例数据

我们还是使用相同的数据集：

data = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],'Product': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'C'],'Revenue': [100, 150, 200, 50, 300, 400]}
df = pd.DataFrame(data)

使用transform计算平均销售额

df['Average_Revenue_By_Product'] = df.groupby('Product')['Revenue'].transform('mean')

运行这行代码后，df会更新，新增一个列Average_Revenue_By_Product，其中包含每个产品的平均销售额。

输出

更新后的df会是这样：

         Date Product  Revenue  Average_Revenue_By_Product
0  2021-01-01       A      100                  116.666667
1  2021-01-01       B      150                  225.000000
2  2021-01-02       A      200                  116.666667
3  2021-01-02       A       50                  116.666667
4  2021-01-03       B      300                  225.000000
5  2021-01-03       C      400                  400.000000

如您所见，产品A、B、和C的平均销售额分别是约116.67、225和400，这些值被广播到了每一行对应的产品。