Apply vs Transform в Pandas: операции с группой и их отличия
Пройдите тест, узнайте какой профессии подходите и получите бесплатную карьерную консультацию
В конце подарим скидку до 55% на обучение
Я предпочитаю
0%
Работать самостоятельно и не зависеть от других
Работать в команде и рассчитывать на помощь коллег
Организовывать и контролировать процесс работы
Быстрый ответ
Если вам необходимо подсчитать среднее отличие между двумя столбцами внутри групп, сохраняя при этом исходную структуру DataFrame, примените функцию transform в Pandas.
Python
Скопировать код
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
.
Python
Скопировать код
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.
Ингредиент | Шеф A (👩🍳) | Шеф B (👨🍳) | Разница в солености |
---|---|---|---|
Помидоры | 🍅🧂 | 🍅🧂🧂 | 🍅 (-1) |
Паста | 🍝🧂 | 🍝🧂🧂 | 🍝 (-1) |
Курица | 🍗🧂🧂 | 🍗🧂 | 🍗 (+1) |
.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
Особенность | apply | transform |
---|---|---|
Форма результата | Гибкая | Соответствует размеру группы |
Область применения | Весь DataFrame | Отдельные Series |
Разнообразие использования | Множество обрабатываемых функций и результатов | Элементарные вычисления, скалярное распространение |
Соответствие индексам | Не гарантировано | Гарантировано |
Полезные материалы
- pandas.DataFrame.apply — официальная документация pandas 2.2.0 — здесь вы найдете всё об методе
.apply()
. - pandas.DataFrame.transform — официальная документация pandas 2.2.0.
- python – Разница между методами map, applymap и apply в Pandas – Stack Overflow — разъяснение различий между методами.
- Понимание функции Transform в Pandas – Practical Business Python — подробное описание функции transform с примерами из практики.
- Агрегирование и группировка данных с помощью Python.
Свежие материалы
Использование Python для анимации в Blender
30 августа 2024
Полезные методы и функции для работы со списками в Python
30 августа 2024
Умножение списков в Python: повторение элементов
30 августа 2024