在pandas数据帧上使用transform函数，将新值返回到数据帧的每一行

在pandas数据帧上使用transform函数，可以将新值返回到数据帧的每一行。transform函数是一种数据转换方法，它可以根据指定的函数对数据进行处理，并将处理结果返回到原始数据的相应位置。

使用transform函数的一般语法如下：

df['new_column'] = df.groupby('group_column')['value_column'].transform(function)

其中，df是一个pandas数据帧，'new_column'是要创建的新列的名称，'group_column'是用于分组的列名，'value_column'是要进行转换的列名，function是一个自定义的转换函数。

transform函数的作用是对每个分组进行转换，并将转换结果返回到原始数据的相应位置。它可以用于计算每个分组的统计量、填充缺失值、标准化数据等操作。

下面是transform函数的一些常见应用场景和示例：

1. 计算每个分组的均值：

df['mean_value'] = df.groupby('group_column')['value_column'].transform('mean')

这将在数据帧中创建一个名为'mean_value'的新列，其中包含每个分组的均值。

1. 填充每个分组的缺失值：

df['filled_value'] = df.groupby('group_column')['value_column'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

这将在数据帧中创建一个名为'filled_value'的新列，其中包含每个分组的缺失值被均值填充后的结果。

1. 标准化每个分组的数据：

df['normalized_value'] = df.groupby('group_column')['value_column'].transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())

这将在数据帧中创建一个名为'normalized_value'的新列，其中包含每个分组的数据经过标准化后的结果。

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• 腾讯云数据库TDSQL
• 腾讯云数据分析TDW
• 腾讯云弹性MapReduce TEMR