Pandas Transform を使用して GroupBy データフレームに列を追加する

パンダで groupby 操作を操作する場合、新しい列を結果のデータフレーム。これを実現する 1 つの方法は、例で示すように .map() 関数を使用することです。ただし、代わりのより簡単なアプローチは、.transform() 関数を使用することです。

.transform() を使用すると、データフレーム内の各グループに関数を適用し、結果を含むシリーズを返すことができます。返された Series には、元のデータフレームと一致するインデックスが付けられます。

例として、提供されたデータフレームから始めましょう:

df = pd.DataFrame({'c': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], 'type': ['m', 'n', 'o', 'm', 'm', 'n', 'n']})

私たちの目標は、各 c の type の値をカウントし、c.

g = df.groupby('c')['type'].value_counts().reset_index(name='t')

このコードは、各グループの値をカウントし、t という名前の新しい列を作成します。

.transform() を使用してサイズ列を追加するには、次のようにします。次の操作を実行します:

g['size'] = df.groupby('c')['type'].transform('size')

.transform('size')サイズ関数を各グループに適用し、各グループのサイズを返します。結果として得られる Series は元のデータフレームのインデックスと一致するため、新しい列として g.

に追加できます。出力は、size:

   c type  t  size
0  1    m  1     3
1  1    n  1     3
2  1    o  1     3
3  2    m  2     4
4  2    n  2     4

.transform() を使用すると、groupby 集計から元のデータフレームに列を追加し戻す、より簡潔で簡単な方法が提供されます。