Python Pandas分组操作：transform与apply的使用

大家好，在数据分析中，分组操作是处理数据的常用手段。Python的Pandas库提供了丰富的分组操作功能，其中 transform 和 apply 是两个非常重要的工具，它们可以帮助我们在分组后对数据进行转换和处理。本文将介绍 transform 和 apply 的运用，探讨它们的区别与应用场景，并通过具体的示例代码展示其在实际工作中的使用方法。

1.Pandas分组操作概述

在使用Pandas进行数据分析时，分组操作通常与 groupby 函数结合使用。groupby 可以将数据集按照某一列或多列进行分组，并对每个分组应用某种操作，例如计算平均值、求和等。transform 和 apply 是两种在分组后进行数据转换的常用方法，它们可以灵活地对分组数据进行进一步处理。

transform：对每个分组执行某种操作，并将结果“广播”回原始数据结构。这意味着结果的形状与原始数据相同。transform 适用于需要在分组级别上执行计算并将结果与原始数据对齐的情况。

apply：允许我们在每个分组上应用任意的函数，返回的结果可以是标量、系列或数据帧。apply 提供了更大的灵活性，适用于需要对分组数据进行复杂操作的情况。

2.使用 transform 进行分组转换

transform 函数主要用于对分组数据进行逐元素的转换操作，返回的结果具有与原始数据相同的索引。

2.1 按组计算均值并进行转换

假设有一组学生的成绩数据，并希望计算每个班级的平均成绩，并将其分配给每个学生。

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'班级': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        '学生': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七', '孙八'],
        '成绩': [85, 90, 78, 82, 88, 92]}

df&