Apply vs Transform в Pandas: операции с группой и их отличия

Быстрый ответ

Если вам необходимо подсчитать среднее отличие между двумя столбцами внутри групп, сохраняя при этом исходную структуру DataFrame, примените функцию transform в Pandas.

df['mean_diff'] = df.groupby('group_col').transform(lambda x: x['col1'] – x['col2']).mean()

Приведенный выше код вычисляет среднее отличие между значениями столбцов col1 и col2 внутри групп и помещает результат в столбец mean_diff.

Рассмотрим apply и transform

Разбираться в отличиях между методами apply и transform при работе с группировками в Pandas крайне важно.

Сила transform

• Применяйте transform, если вам нужно провести вычисления, сохраняя индексы и формат исходных данных.
• Он подходит для элементарных вычислений в группах и распределения скалярных значений по датафреймам.
• Результат должен быть либо серией той же длины, что и группа, либо одним скалярным значением.

Гибкость apply

• Apply обладает универсальностью и позволяет выполнять операции над несколькими столбцами в группе, возвращать результаты различной длины и применять пользовательские функции.
• Он обрабатывает целые группы, что идеально подходит для агрегирующих операций или выборок подмножеств данных.

Выбор правильного инструмента

Если ваши вычисления возвращают результаты различной длины, вы должны использовать apply.

df.groupby('group_col').apply(lambda x: (x['col1'] – x['col2']).mean())
# Apply может стать вашей спасительной жилеткой.❤️

Избегаем распространенных ошибок

Оба метода имеют свои ограничения и нюансы использования.

Точный расчет с помощью transform

• Результат, возвращаемый transform, должен быть того же размера, что и исходная группа, иначе не избежать ValueError.
• Отладить функции можно упростить с помощью выводов или функции display().
• Для операций сразу с несколькими столбцами transform потребует особых приемов.

Замечательности apply

• Apply может вызвать исключения KeyError или TypeError, если обработка данных функцией нарушена.
• Неправильное сопоставление типов возвращаемых данных может вызвать ошибки.

Визуализация

Вообразим кулинарный конкурс, где два шеф-повара используют одни и те же продукты. Расчитаем среднее различие в солености их блюд.

• .apply(): Анализирует каждое блюдо по отдельности
• .transform(): Расчитывает общую среднюю разницу по каждому ингредиенту.

Среднее различие в солености: 🧂 (-⅓)

Расширяем горизонты

Пользовательские функции с apply

• Apply позволяет реализовать сложные вычисления и возвращать результаты в виде Series, DataFrames или скаляров, в зависимости от конструкции функции.

Скалярное распространение с transform

• Transform идеален для скалярного распространения значений, позволяя принять одно значение и применить его ко всей группе.
• Это может быть удобно для быстрой оценки группы, например, при расчете геометрического среднего или суммы.

Сравнение особенностей на примере

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.apply — официальная документация pandas 2.2.0 — здесь вы найдете всё об методе .apply().
2. pandas.DataFrame.transform — официальная документация pandas 2.2.0.
3. python – Разница между методами map, applymap и apply в Pandas – Stack Overflow — разъяснение различий между методами.
4. Понимание функции Transform в Pandas – Practical Business Python — подробное описание функции transform с примерами из практики.
5. Агрегирование и группировка данных с помощью Python.