使用Pandas Transform 將列新增至GroupBy DataFrame
在pandas 中使用groupby 操作時(shí)，向GroupByy 新增列通常很有用結(jié)果數(shù)據(jù)框。實(shí)現(xiàn)此目的的一種方法是使用 .map() 函數(shù)，如範(fàn)例所示。然而，另一種更直接的方法是使用 .transform() 函數(shù)。
.transform() 允許我們將函數(shù)應(yīng)用於資料幀中的每個(gè)群組並傳回帶有結(jié)果的 Series。傳回的 Series 將具有與原始資料幀對(duì)齊的索引。
為了說明這一點(diǎn)，讓我們從提供的資料幀開始：
df = pd.DataFrame({'c': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], 'type': ['m', 'n', 'o', 'm', 'm', 'n', 'n']})
我們的目標(biāo)是計(jì)算每個(gè) c 的 type 值並新增一個(gè)大小為 c 的欄位。
g = df.groupby('c')['type'].value_counts().reset_index(name='t')
此程式碼計(jì)算每個(gè)群組的值並建立一個(gè)名為 t 的新欄位。
使用.transform( 新增大小列），我們可以執(zhí)行以下操作：
g['size'] = df.groupby('c')['type'].transform('size')
.transform('size') 將size 函數(shù)應(yīng)用於每個(gè)群組，該函數(shù)傳回每個(gè)組的大小。生成的 Series 與原始資料幀的索引對(duì)齊，允許我們將其作為新列添加到 g。
輸出將是一個(gè)帶有名為size 的附加列的資料幀：
c type t size 0 1 m 1 3 1 1 n 1 3 2 1 o 1 3 3 2 m 2 4 4 2 n 2 4
使用.transform() 提供了一種更簡潔、更直接的方法，可以將列從groupby 聚合添加回原始資料幀。
以上是如何在 GroupBy DataFrames 中使用 Pandas 轉(zhuǎn)換新增列？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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