深入剖析 Pandas 的 transform 方法：解锁高级数据转换

2023-11-24 10:09:43

Pandas Transform 方法：探索数据转换的强大工具

数据转换在数据科学中的重要性

在数据科学领域，数据转换是操作和处理数据集的关键部分。Pandas，作为 Python 中最受欢迎的数据操作库之一，提供了广泛的数据转换功能，其中 transform 方法脱颖而出，使其成为高级数据转换的有力工具。

认识 Transform 方法

transform 方法允许您将函数应用于 DataFrame 中的每一行或每一列，从而对数据执行元素级别的转换。与 apply 方法不同，transform 方法不会创建新的 DataFrame，而是返回一个包含转换结果的新对象，该对象与原始 DataFrame 具有相同的大小和形状。

使用 Transform 方法的优势

使用 transform 方法有几个关键优势：

元素级操作： 针对 DataFrame 中的每一行或每一列执行元素级别的转换。
高效： 在内部利用底层 C 代码，确保快速和高效的性能，即使处理大型数据集。
数据完整性： 转换后的数据与原始 DataFrame 具有相同的大小和形状，从而保持数据完整性。
避免重复代码： 通过将转换逻辑封装在单个函数中，避免重复代码，使代码更简洁且易于维护。

Transform 方法的工作原理

要使用 transform 方法，您需要指定一个函数来执行转换。此函数可以是一个 Lambda 函数、一个自定义函数或一个内置的 Pandas 函数。该函数必须以 DataFrame 或 Series 对象作为输入，并返回一个包含转换结果的新值。

以下是 transform 方法的工作流程：

将指定函数应用于 DataFrame 中的每一行或每一列。
将转换结果存储在新对象中。
返回大小和形状与原始 DataFrame 相同的新对象。

Transform 方法的示例

为了更好地理解 transform 方法的使用，让我们看一些示例：

按列求和

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "Col1": [1, 2, 3],
    "Col2": [4, 5, 6],
    "Col3": [7, 8, 9]
})

result = df.transform(lambda x: x.sum())

输出：

   Col1  Col2  Col3
0     6    15    24
1     6    15    24
2     6    15    24

按行求均值

result = df.transform(lambda x: x.mean())

输出：

   Col1  Col2  Col3
0     2.0    5.0    8.0
1     2.0    5.0    8.0
2     2.0    5.0    8.0

按列归一化

result = df.transform(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))

输出：

   Col1  Col2  Col3
0     0.000000  0.000000  0.000000
1     0.333333  0.250000  0.111111
2     0.666667  0.500000  0.222222

高级用法

除了基本转换之外，transform 方法还可以用于更高级的用法：

衍生新列

transform 方法可用于从现有列衍生新列。例如，以下代码从 "Col1" 和 "Col2" 列创建一个新列 "Col4"：

df["Col4"] = df[["Col1", "Col2"]].transform(lambda x: x["Col1"] + x["Col2"])

比较行和列

transform 方法还可以用于比较行和列。例如，以下代码查找每个元素是否大于或等于其对应行或列的平均值：

result = df.transform(lambda x: x >= x.mean())

输出：

   Col1  Col2  Col3
0  False  False  False
1   True   True   True
2   True   True   True

结论

Pandas 的 transform 方法是高级数据转换的强大工具。通过元素级别的操作、高效的性能和数据完整性的维护，transform 方法为数据科学家提供了广泛的可能性，以探索、分析和转换复杂的数据集。掌握 transform 方法的使用对于精通 Pandas 并在数据科学领域取得成功至关重要。

常见问题解答

transform 方法和 apply 方法有什么区别？
- transform 方法对 DataFrame 中的每一行或每一列执行元素级别的转换，并返回与原始 DataFrame 大小和形状相同的新对象。而 apply 方法创建一个新 DataFrame，其中每行或每列是原始 DataFrame 中相应行的转换结果。
如何使用 transform 方法衍生新列？
- 您可以将 transform 方法与 assign 方法结合使用，将转换后的列分配给新列。
transform 方法是否可以应用于组？
- 否，transform 方法只能应用于 DataFrame 的每一行或每一列，而不能应用于组。对于基于组的转换，请使用 groupby 方法。
transform 方法的性能如何？
- transform 方法在内部利用底层 C 代码，确保即使处理大型数据集也能快速高效。
在哪些情况下不应该使用 transform 方法？
- 当您需要创建新 DataFrame 或需要在转换后进行其他操作时，请避免使用 transform 方法。