python apply函数的用法（python中apply和transform的比较）
1 、相同点 ，能针对dataframe完成特征的计算 ，并且常常与groupby()方法一起使用 。
2 、不同点 ，apply()可以跟自定义的函数 ，transform()不能跟自定义的特征交互函数 。
apply()里面可以跟自定义的函数 ，包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等（注：apply不能直接使用agg()方法 / transform()中的python内置函数 ，例如sum 、max 、min 、’count‘等方法）
transform()里面不能跟自定义的特征交互函数 ，因为transform是真针对每一元素（即每一列特征操作）进行计算 ，也就是说在使用 transform() 方法时 ，需要记得三点：
（1）它只能对每一列进行计算 ，所以在groupby()之后 ，.transform()之前是要指定要操作的列 ，这点也与apply有很大的不同 。
（2）由于是只能对每一列计算 ，所以方法的通用性相比apply()就局限了很多 ，例如只能求列的/最小/均值/方差/分箱等操作
（3）transform的其他组欧平最简单的情况是试图将函数的结果分配回原始的dataframe 。也就是说返回的shape是（len(df) ，1） 。
注：如果与groupby()方法联合使用 ，需要对值进行去重 。
以上就是python中apply和transform的比较 ，希望对大家有所帮助 。更多Python学习指路：Python基础教程
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