Python Pandas Series.transform()

Pandas是一种Python数据处理库，可以方便地处理和分析数据。Series是pandas中最常用的数据类型之一，表示一维数组。transform()是Series对象的一个方法，用于对数组中的值进行转换。

语法

Series.transform(func, *args, **kwargs)

• func：将要被应用于Series中的函数或函数名；
• *args和**kwargs：用于传递额外的参数给func。

功能

Series.transform()对Series对象进行变换，并将结果返回到一个新的Series对象中。通常, transform()用于执行与groupby()一起使用的转换操作。 groupby()将数据集按一个或多个键分组，得到一个分组对象。为了对每个组应用一个函数，我们可以使用transform()。

参数

Series.transform()方法的func参数必须是一个能够接收一个Series对象的函数，这个函数的返回值必须是一个Series类型的对象。*args和**kwargs是可选的参数，它们用于将额外的参数传递给func。

示例

假设我们有一个Series表示用于购买商品的金额，如下所示：

import pandas as pd

data = {'item_id': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'amount': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

  item_id  amount
0       A      10
1       A      20
2       B      30
3       B      40
4       B      50
5       C      60
6       C      70

现在我们希望对每个商品的购买金额进行标准化。我们可以使用transform()方法来实现：

df['amount'] = df.groupby('item_id')['amount'].transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())

print(df)

  item_id    amount
0       A -0.707107
1       A  0.707107
2       B -1.224745
3       B  0.000000
4       B  1.224745
5       C -0.707107
6       C  0.707107

上面代码中的lambda x: (x - x.mean()) / x.std()函数将每个商品的购买金额标准化，计算每个值与其组平均值之间的标准差。

总结

Series.transform()方法对Series对象进行变换。它非常有用的组合groupby()方法一起使用。transform()允许我们执行自定义变换，并返回结果。这是pandas非常强大的功能之一。