transform和applygroupby方法之间有两个主要区别。
检查传递给applyor的自定义函数的输入可能会很有帮助transform。
例子 让我们创建一些示例数据并检查组，以便你可以了解我在说什么：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'State':['Texas', 'Texas', 'Florida', 'Florida'],
'a':[4,5,1,3], 'b':[6,10,3,11]})
df
让我们创建一个简单的自定义函数，该函数打印出隐式传递的对象的类型，然后引发错误，以便可以停止执行。
def inspect(x):
print(type(x))
raise
现在让我们将此函数传递给groupby apply和transformmethod，以查看传递给它的对象：
df.groupby('State').apply(inspect)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RuntimeError
如你所见，DataFrame被传递到inspect函数中。你可能想知道为什么将DataFrame类型打印两次。熊猫两次参加第一组比赛。这样做是为了确定是否存在快速完成计算的方法。这是你不应该担心的次要细节。
现在，让我们用 transform
df.groupby('State').transform(inspect)
<class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'pandas.core.series.Series'>
RuntimeError
因此，一次transform只能使用一个系列。它不可能同时作用于两根色谱柱。因此，如果尝试a从b自定义函数中减去column ，则会出现错误transform。见下文：
def subtract_two(x):
return x['a'] - x['b']
df.groupby('State').transform(subtract_two)
KeyError: ('a', 'occurred at index a')
当熊猫试图找到a不存在的Series索引时，我们得到一个KeyError 。你可以通过完整apply的DataFrame 来完成此操作：
df.groupby('State').apply(subtract_two)
State
Florida 2 -2
3 -8
Texas 0 -2
1 -5
dtype: int64
输出是一个Series，并且保留了原始索引，因此有些混乱，但是我们可以访问所有列。
显示传递的熊猫对象 它可以在自定义函数中显示整个pandas对象，从而提供更多帮助，因此你可以确切地看到正在使用的对象。你可以使用print我喜欢使用模块中的display函数的语句，IPython.display以便在Jupyter笔记本中以HTML形式很好地输出DataFrame：
from IPython.display import display
def subtract_two(x):
display(x)
return x['a'] - x['b']
变换必须返回与组大小相同的一维序列 另一个区别是transform必须返回与该组相同大小的一维序列。在此特定情况下，每个组都有两行，因此transform必须返回两行的序列。如果没有，则会引发错误：
def return_three(x):
return np.array([1, 2, 3])
df.groupby('State').transform(return_three)
ValueError: transform must return a scalar value for each group
该错误消息并不能真正描述问题。你必须返回与组相同长度的序列。因此，这样的功能将起作用：
def rand_group_len(x):
return np.random.rand(len(x))
df.groupby('State').transform(rand_group_len)
a b
0 0.962070 0.151440
1 0.440956 0.782176
2 0.642218 0.483257
3 0.056047 0.238208
如果仅从自定义函数返回单个标量，transform则将其用于组中的每一行：
def group_sum(x):
return x.sum()
df.groupby('State').transform(group_sum)
a b
0 9 16
1 9 16
2 4 14
3 4 14
就像我对.transform操作vs感到困惑一样，.apply我找到了一些答案，这使我对该问题有所了解。例如，此答案非常有帮助。
到目前为止，我的建议是彼此隔离地.transform处理（或处理）Series（列）。这意味着在最后两个呼叫中：
df.groupby('A').transform(lambda x: (x['C'] - x['D']))
df.groupby('A').transform(lambda x: (x['C'] - x['D']).mean())
你要求.transform从两列中获取值，而“它”实际上并不能同时“看到”它们（可以这么说）。transform将逐一查看数据帧列，然后返回一系列（或一系列的一组）标量“制成”，这些标量被重复了len(input_column)几次。
因此，应使用此标量.transform来使之Series成为输入上应用的某些归约函数的结果Series（并且一次仅应用于一个系列/列）。
考虑以下示例（在你的数据框上）：
zscore = lambda x: (x - x.mean()) / x.std() # Note that it does not reference anything outside of 'x' and for transform 'x' is one column.
df.groupby('A').transform(zscore)
将产生：
C D
0 0.989 0.128
1 -0.478 0.489
2 0.889 -0.589
3 -0.671 -1.150
4 0.034 -0.285
5 1.149 0.662
6 -1.404 -0.907
7 -0.509 1.653
这与你一次只在一列上使用它完全相同：
df.groupby('A')['C'].transform(zscore)
产生：
0 0.989
1 -0.478
2 0.889
3 -0.671
4 0.034
5 1.149
6 -1.404
7 -0.509
请注意，.apply在上一个示例（df.groupby(‘A’)[‘C’].apply(zscore)）中，它的工作方式完全相同，但是如果你尝试在数据帧上使用它，它将失败：
df.groupby('A').apply(zscore)
给出错误：
ValueError: operands Could not be broadcast together with shapes (6,) (2,) 那么还有什么.transform用处呢？最简单的情况是尝试将归约函数的结果分配回原始数据帧。
df['sum_C'] = df.groupby('A')['C'].transform(sum)
df.sort('A') # to clearly see the scalar ('sum') applies to the whole column of the group
产生：
A B C D sum_C
1 bar one 1.998 0.593 3.973
3 bar three 1.287 -0.639 3.973
5 bar two 0.687 -1.027 3.973
4 foo two 0.205 1.274 4.373
2 foo two 0.128 0.924 4.373
6 foo one 2.113 -0.516 4.373
7 foo three 0.657 -1.179 4.373
0 foo one 1.270 0.201 4.373
尝试用同样.apply会给NaNs在sum_C。因为.apply会返回reduce Series，所以它不知道如何广播回去：
df.groupby('A')['C'].apply(sum)
给予：
A
bar 3.973
foo 4.373
在某些情况下，什么时候.transform用于过滤数据：
df[df.groupby(['B'])['D'].transform(sum) < -1]
A B C D
3 bar three 1.287 -0.639
7 foo three 0.657 -1.179
我希望这可以增加一些清晰度。
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清零编程群