在pandas数据帧上使用groupby -> transform(func)时,在多列上执行该函数时,优先考虑速度。
在使用pandas进行数据处理和分析时,groupby操作是非常常见的操作之一。它可以将数据按照指定的列进行分组,并对每个分组应用相应的函数进行处理。而在某些情况下,我们可能需要在多列上同时执行该函数,这时候就可以使用groupby -> transform(func)来实现。
groupby -> transform(func)的作用是将函数func应用于每个分组,并将结果广播回原始数据框的相应位置。这样可以在不破坏原始数据框结构的情况下,对多列进行函数计算,提高计算效率。
在多列上执行函数时,为了优化速度,可以考虑以下几点:
综上所述,通过合理选择函数、使用向量化操作、减少数据复制和使用并行计算等方法,可以在pandas数据帧上使用groupby -> transform(func)时,在多列上执行该函数时,优化速度。
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