对SeriesGroupBy , apply与transform的区别

SeriesGroupBy 对象是在 Pandas 中使用 groupby 操作后产生的对象，它代表了对数据进行分组后的一组数据。apply 和 transform 是两种不同的方法，用于对 SeriesGroupBy 对象中的数据进行处理，但它们的行为和用途有一些区别。

1. apply 方法：

• apply 方法对每个分组的数据执行自定义函数，然后将每个分组的计算结果合并成一个新的 Series 或 DataFrame。
• 它允许你进行更灵活的操作，因为你可以在自定义函数中执行各种计算和操作，包括聚合、过滤、转换等。
• 结果的索引可能与原始数据不对齐，因此你需要谨慎处理索引的情况。

grouped = df.groupby('column')
result = grouped['column_to_process'].apply(custom_function)

2. transform 方法：

• transform 方法对每个分组的数据执行相同的操作，并返回一个具有相同长度和索引的 Series，其中每个元素是相应分组的处理结果。
• 它通常用于在分组数据的基础上创建一个新的列，该列包含每个分组内的计算结果，使得结果与原始数据框对齐。

grouped = df.groupby('column')
result = grouped['column_to_process'].transform(same_function)

总之，apply 和 transform 都用于在分组数据上执行操作，但它们的主要区别在于：

• apply 允许你执行自定义函数，可以生成不同形状的结果，但需要小心处理索引对齐。
• transform 通常用于生成与原始数据对齐的新列，它执行相同的操作并返回一个具有相同长度和索引的 Series。

SeriesGroupBy是一个pandas对象，它表示一个按照Series的值进行分组的操作。apply和transform是两种常用的对SeriesGroupBy对象进行函数应用的方法，它们有以下几点区别：

• apply可以对每个分组应用任意函数，包括聚合函数和非聚合函数，返回结果的长度和形状由函数决定。transform只能对每个分组应用返回单个值的函数，或者返回与原分组相同长度的序列的函数，返回结果的长度和形状与原SeriesGroupBy对象相同。
• apply可以同时处理多个列，而transform只能处理单个列。
• apply可以使用字符串函数、函数列表和字典作为参数，而transform只能使用函数作为参数。

下面是一些例子来说明apply和transform的不同：

假设有如下数据：

如果我们想要计算每个s分组的number的最大值，我们可以使用apply或transform：

df.groupby('s')['number'].apply(max)

输出：

df.groupby('s')['number'].transform(max)

输出：

可以看到，apply返回了一个长度为3的Series，而transform返回了一个长度为9的Series。

如果我们想要将每个分组的values和number拼接起来，我们可以使用apply，但不能使用transform：

def zidingyi(df):
    return df['values'] + df['number'].astype('str')

df.groupby(['s']).apply(zidingyi)

输出：

df.groupby(['s']).transform(zidingyi)

输出：

KeyError: 'values'

可以看到，apply可以处理多个列，并返回一个自定义的结果，而transform只能处理单个列，并且要求返回结果与原分组相同长度。

如果我们想要对每个分组应用多个函数，我们可以使用apply，并传入一个字符串函数、函数列表或字典作为参数：

df.groupby(['s'])['number'].apply(['sum', 'mean', 'max'])

输出：

def zidingyi(x):
    return x + x.mean()

df.groupby(['s'])['number'].apply({'zidingyi': zidingyi, 'max': max})

输出：

TypeError: unhashable type: 'dict'

可以看到，apply可以使用字符串函数或函数列表作为参数，但不能使用字典作为参数。而transform只能使用函数作为参数，不能使用字符串函数、函数列表或字典作为参数。

以上就是我对SeriesGroupBy, apply和transform的区别的一些解释，希望对你有所帮助。如果你想了解更多关于这些方法的细节，你可以参考以下的网页¹²³。

根据你给出的代码，我可以解释一下对于SeriesGroupBy, apply和transform的区别：

首先，我们看一下你的数据：

然后，我们看一下你的代码：

# 筛选分类groupby('col1')下['col2']的重复值
df_test = pd.DataFrame(
    data=np.array([
        [1]*3 + [2]*3,
        np.repeat([1,2,3], 2)
    ]).T,
    columns=['col'+str(i) for i in range(1,3)]
)

ser_bool_1 = df_test.groupby('col1', group_keys=True)['col2'].apply(lambda x: x.duplicated(keep=False))
ser_bool_2 = df_test.groupby('col1')['col2'].transform(lambda x: x.duplicated(keep=False))

你的目的是筛选分类groupby(‘col1’)下[‘col2’]的重复值，也就是说，你想要找出在每个col1分组中，col2的值是否有重复。你使用了两种方法：apply和transform，它们的结果分别是：

ser_bool_1

输出：

ser_bool_2

输出：

可以看到，两种方法都返回了一个布尔值的Series，表示每个分组中的每个元素是否有重复。但是，它们有以下几点区别：

• apply返回了一个多层索引的Series，其中第一层索引是col1的值，第二层索引是原数据的行号。transform返回了一个单层索引的Series，其中索引是原数据的行号。
• apply返回了一个分组后的Series，其中每个分组都有一个名字（col1的值）。transform返回了一个未分组的Series，其中没有分组名。
• apply返回了一个与原数据不同长度的Series，其中每个分组只有一个元素。transform返回了一个与原数据相同长度的Series，其中每个分组有多个元素。

以上就是我对你的代码和问题的解释，希望对你有所帮助。如果你想了解更多关于apply和transform的细节，你可以参考以下的网页 。