Pandas 是数据分析师在 Python 生态系统中的利器，它赋予了分析师处理和分析数据的超能力。而在Pandas的强大工具集中，transform 方法是一个经常被高级用户使用来执行高效变换操作的利器。
不同于agg方法的是，transform方法返回的是与输入数据相同长度的 Series或DataFrame，这让它在执行数据转换的同时保持了原有数据的形状。这个特性使得transform非常适合用于组内标准化、缺失值填充等需要保持原有数据结构的操作。
transform方法的基本语法如下：
DataFrame.transform(func, axis=0, *args, **kwargs)——func：要使用的函数，可以是函数名的字符串、函数对象，或者这些函数的列表。——axis：默认为0，表示沿着索引（按列操作），如果设置为1，则沿着列（按行操作）。
示例应用：设想我们有如下的 DataFrame 数据集：
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'groups': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'values': [10, 20, 30, 40] })
我们可以使用 transform方法来执行标准化，从而在每个组内计算每个值与该组均值的差：
df['normalized'] = df.groupby('groups')['values'].transform(lambda x: (x - x.mean()))
这样，df['normalized'] 将会包含每个组的值减去该组均值的结果，同时保持了与原 df 相同的索引。
transform 方法的独特之处在于它所返回的对象长度不变，并且能够进行广播，这意味着你可以直接将变换后的数据“植入”到原始数据集中，而不必担心索引不匹配的问题。这在数据预处理和特征工程中尤为重要。
总结来说，Pandas 的transform方法是一种强大的数据变换工具，它可以在保持数据集结构的同时，对数据进行灵活的转换和标准化处理。它是数据分析师工具箱中不可或缺的一部分，能够帮助你更高效地进行数据分析和模型构建。
transform通常用于时间序列数据的移动窗口操作，如计算滚动平均等，这有助于在保留时间序列结构的同时提取有用的统计特征。这个我们下篇文章用个示例来说一下 
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