數(shù)據(jù)分析應(yīng)用項(xiàng)目化教程（Python） 課件 任務(wù)7.2 分組級(jí)apply和transform運(yùn)算_第1頁(yè)
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第七章使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分組與聚合

任務(wù)7.2分組級(jí)apply和transform運(yùn)算分組級(jí)transform運(yùn)算分組級(jí)apply運(yùn)算分組級(jí)transform運(yùn)算如果希望聚合后的數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)合并，如何辦？比如：如何實(shí)現(xiàn)在原數(shù)據(jù)集中新增一列員工所在的公司的平均薪水a(chǎn)vg_salary？分組級(jí)transform運(yùn)算不使用transform的實(shí)現(xiàn)：需要先求得不同公司的平均薪水，然后按照員工和公司的對(duì)應(yīng)關(guān)系填充到對(duì)應(yīng)的位置。分組級(jí)transform運(yùn)算transform：并不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合輸出，而只是對(duì)每一行記錄提供了相應(yīng)聚合結(jié)果。agg：直接返回聚合結(jié)果。分組級(jí)apply運(yùn)算apply相比agg和transform而言更加靈活，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作。對(duì)于groupby后的apply，以分組后的子DataFrame作為參數(shù)傳入指定函數(shù)的，基本操作單位是DataFrame，可以對(duì)每個(gè)子DataFrame進(jìn)行按列處理、按行處理或整個(gè)子DataFrame處理。分組級(jí)apply運(yùn)算求DataFrame對(duì)象中年齡最大的員工數(shù)據(jù)小結(jié)DataFrame分組級(jí)transform：

GroupBy函數(shù)transform可在每個(gè)分組上產(chǎn)生一個(gè)與原DataFrame相同索引的DataFrame，整體返回與原來(lái)對(duì)象擁有相同索引且已填充了轉(zhuǎn)換后值的DataFrame。DataFrame分組級(jí)apply：GroupBy函數(shù)apply可在不同分組上應(yīng)用函數(shù)，然后將結(jié)果組合起來(lái)。傳入函數(shù)參數(shù)的是每個(gè)子DataFrame，不僅可以

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