1 简介

开门见山，在pandas中，transform是一类非常实用的方法，通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程（非聚合）作用在传入数据的每一列上，从而返回与输入数据形状一致的运算结果。

本文就将带大家掌握pandas中关于transform的一些常用使用方式。

图1

2 pandas中的transform

在pandas中transform根据作用对象和场景的不同，主要可分为以下几种：

2.1 transform作用于Series

当transform作用于单列Series时较为简单，以前段时间非常流行的「企鹅数据集」为例：

图2

我们在读入数据后，对bill_length_mm列进行transform变换：

• 「单个变换函数」

我们可以传入任意的非聚合类函数，譬如对数化：

# 对数化
penguins['bill_length_mm'].transform(np.log)

图3

或者传入「lambda」函数：

# lambda函数
penguins['bill_length_mm'].transform(lambda s: s+1)

图4

• 「多个变换函数」

也可以传入包含多个变换函数的「列表」来一口气计算出多列结果：

penguins['bill_length_mm'].transform([np.log, 
                                      lambda s: s+1, 
                                      np.sqrt])

图5

而又因为transform传入的函数，在执行运算时接收的输入参数是对应的「整列数据」，所以我们可以利用这个特点实现诸如「数据标准化」、「归一化」等需要依赖样本整体统计特征的变换过程：

# 利用transform进行数据标准化
penguins['bill_length_mm'].transform(lambda s: (s - s.mean()) / s.std())

图6

2.2 transform作用于DataFrame

当transform作用于整个DataFrame时，实际上就是将传入的所有变换函数作用到每一列中：

# 分别对每列进行标准化
(
    penguins
    .loc[:, 'bill_length_mm': 'body_mass_g']
    .transform(lambda s: (s - s.mean()) / s.std())
)

图7

而当传入多个变换函数时，对应的返回结果格式类似agg中的机制，会生成MultiIndex格式的字段名：

(
    penguins
    .loc[:, 'bill_length_mm': 'body_mass_g']
    .transform([np.log, lambda s: s+1])
)

图8

而且由于作用的是DataFrame，还可以利用字典以键值对的形式，一口气为每一列配置单个或多个变换函数：

# 根据字典为不同的列配置不同的变换函数
(
    penguins
    .loc[:, 'bill_length_mm': 'body_mass_g']
    .transform({'bill_length_mm': np.log,
                'bill_depth_mm': lambda s: (s - s.mean()) / s.std(),
                'flipper_length_mm': np.log,
                'body_mass_g': [np.log, np.sqrt]})
)

图9

2.3 transform作用于DataFrame的分组过程

在对DataFrame进行分组操作时，配合transform可以完成很多有用的任务，譬如对缺失值进行填充时，根据分组内部的均值进行填充：

# 分组进行缺失值均值填充
(
    penguins
    .groupby('species')[['bill_length_mm', 'bill_depth_mm', 
                         'flipper_length_mm', 'body_mass_g']]
    .transform(lambda s: s.fillna(s.mean().round(2)))
)

图10