パンダのトランスフォームとアグリゲート

Question

パンダのデータフレームをグループ化するときは、いつtransformを使用する必要がありますか？aggregateはいつ使用しますか？どのようにして 彼らは実際にはアプリケーションに関して異なっていますか？あなたはどちらがより重要と考えるか

Answer 1

は、データフレームdf

df = pd.DataFrame(dict(A=list('aabb'), B=[1, 2, 3, 4], C=[0, 9, 0, 9])) 

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groupbyが

df.groupby('A').mean() 

aggregater標準的な使用で考えます210

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多分、これらの値をグループ全体にブロードキャストし、最初に使ったものと同じインデックスのものを返すことをお勧めします。
使用transform

df.groupby('A').transform('mean') 

df.set_index('A').groupby(level='A').transform('mean') 

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aggは、異なる列に対して実行する特定のものがある場合、または同じ列で複数のものを実行する場合に使用されます。

df.groupby('A').agg(['mean', 'std']) 

df.groupby('A').agg(dict(B='sum', C=['mean', 'prod']))