（数据科学学习手札97）掌握pandas中的transform

　　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

　　并且在pandas1.1.0版本之后为transform引入了新特性，可以配合Cython或Numba来实现更高性能的数据变换操作，详细的可以阅读（ https://github.com/pandas-dev/pandas/pull/32854 ）了解更多。

　　除了以上介绍的内容外，transform还可以配合时间序列类的操作譬如resample等，功能都大差不差，感兴趣的朋友可以自行了解。