Question

是否可以使用自定义函数进行分组转换？

data = {
        'a':['a1','a2','a3','a4','a5'],
        'b':['b1','b1','b2','b2','b1'],
        'c':[55,44.2,33.3,-66.5,0],
        'd':[10,100,1000,10000,100000],
        }

import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

df['e'] = df.groupby(['b'])['c'].transform(sum) #this works as expected
print (df)
#    a   b     c       d     e
#0  a1  b1  55.0      10  99.2
#1  a2  b1  44.2     100  99.2
#2  a3  b2  33.3    1000 -33.2
#3  a4  b2 -66.5   10000 -33.2
#4  a5  b1   0.0  100000  99.2

def custom_calc(x, y):
    return (x * y)

#obviously wrong code here
df['e'] = df.groupby(['b'])['c'].transform(custom_calc(df['c'], df['d']))

从上面的示例中我们可以看到，我想要的是探索将自定义函数传递到.transform()中的可能性。

我知道.apply()存在，但是我想了解是否可以单独使用.transform()。

更重要的是，我想了解如何制定适当的函数，该函数可以传递给.transform()以使其正确应用。

P.S。目前，我知道'count'，sum，'sum'等默认功能有效。

Answer 1

我想看到发生了什么的一种方法是创建一个小的自定义函数并打印出传递的内容及其类型。然后，您会看到必须使用。

def f(x):
    print(type(x))
    print('\n')
    print(x)
    print(x.index)
    return df.loc[x.index,'d']*x

df['f'] = df.groupby('b')['c'].transform(f)
print(df)

#Output from print statements in function
<class 'pandas.core.series.Series'>


0    55.0
1    44.2
4     0.0
Name: b1, dtype: float64
Int64Index([0, 1, 4], dtype='int64')
<class 'pandas.core.series.Series'>


2    33.3
3   -66.5
Name: b2, dtype: float64
Int64Index([2, 3], dtype='int64')
#End output from print statements in custom function

    a   b     c       d     e         f
0  a1  b1  55.0      10  99.2     550.0
1  a2  b1  44.2     100  99.2    4420.0
2  a3  b2  33.3    1000 -33.2   33300.0
3  a4  b2 -66.5   10000 -33.2 -665000.0
4  a5  b1   0.0  100000  99.2       0.0

在这里，我正在转换列'c'，但是我在自定义函数中对dataframe对象进行了“外部”调用以获取“ d”。

您还可以将“外部”用作这样的参数：

def f(x, col):
    return df.loc[x.index, col]*x

df['g'] = df.groupby('b')['c'].transform(f, col='d')

print(df)

输出：

    a   b     c       d     e         f         g
0  a1  b1  55.0      10  99.2     550.0     550.0
1  a2  b1  44.2     100  99.2    4420.0    4420.0
2  a3  b2  33.3    1000 -33.2   33300.0   33300.0
3  a4  b2 -66.5   10000 -33.2 -665000.0 -665000.0
4  a5  b1   0.0  100000  99.2       0.0       0.0

熊猫groupby转换自定义功能

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