(数据科学学习手札97)掌握pandas中的transform

(数据科学学习手札97)掌握pandas中的transform

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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pandastransform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CythonNumba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。

  以上就是本文的全部内容,欢迎在评论区与我进行讨论

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