Pandas中的 transform()结合 groupby()用法示例详解

首先，假设我们有如下餐厅数据集：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
  'restaurant_id': [101,102,103,104,105,106,107],
  'address': ['A','B','C','D', 'E', 'F', 'G'],
  'city': ['London','London','London','Oxford','Oxfordwww.cppcns.com', 'Durham', 'Durham'],
  'sales': [10,500,48,12,21,22,14]
})

如果我们想知道：每个餐厅在城市中所www.cppcns.com占的销售额百分比是多少？预期得到的输出是：

相比于原来的数据集，多了编程客栈两列，分别是某个城市所有餐厅的销售总额，以及每个餐厅在城市中所占的销售额百分比。解决方案有两个编程客栈：

方案一（较麻烦）：

1、使用 groupby('city') 基于城市进行分组，对于这些组中的每一个组，选中其销售额列 ['sales']，然后使用函数 apply(sum) 或者sum() 对城市的销售额进行求和。

之后，新列被重命名为 city_total_sales 并且索引被重置（注意不能漏了 reset_index() ，因为 groupby('chttp://www.cppcns.comity') 生成的索引是城市，而我们希望城市作为普通列）。

city_sales = df.groupby('city')['sales']
             .sum().rename('city_total_sales').reset_index()

得到的 city_sales 如下：

2、用 merge() 函数把 city_sales 合并回去，得到的 df_new 如下：

df_new = pd.merge(df, city_sales, how='left')

3、最后，求百分比并保留两位小数，结果如下：

df_new['pct'] = df_new['sales'] / df_new['city_total_sales']
df_new['pct'] = df_new['pct'].apply(lambda x: format(x, '.2%'))

方案二（便捷）：

1、

transform() 函数在执行转换后保留与原始数据集相同数量的项目。因此，使用 groupby() 然后使用 transform(sum) 会返回相同的输出，结果如下图：

df['city_total_sales'] = df.groupby('city')['sales']
                           .transform('sum')

代码翻译过来就是：数据集基于城市进行分组，然后选定销售额列，对每组的销售额进行求和，返回一个和原列长度一样的新列。

2、

与方案一相同。

df['pct'] = df['sales'] / df['city_total_sales']
df['pct'] = df['pct'].apply(lambda x: format(x, '.2%'))

总结：可以看出，在对 DataFrame 进行分组 groupby() 之后，如果是使用 apply() 或者直接使用某个统计函数，得到的新列的长度与分组得到的组数是一样的；而如果使用 transform() ，得到的新列与 DataFrame 中列的长度是一样的。

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