python中apply和transform的比较

1、相同点，

能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。

2.不同的是apply()可以和自定义函数交互，transform()不能和自定义特性交互。

apply()可以和自定义函数一起使用，包括简单的求和函数和复杂的特征差分函数等（注意：apply不能直接使用agg()方法/transform()中的python内置函数，比如sum,max , min, 'count' 等方法）

transform()不能和自定义特征进行交互，因为transform是针对每个元素（即特征操作的每一列）进行计算的，也就是说在使用transform()方法时，需要记住三点：

(1)它只能对每一列进行计算，所以在groupby()之后，.transform()之前就是指定要操作的列，这和apply也有很大区别。

(2) 由于只能对每一列进行计算，该方法的通用性比apply()有限很多，例如只能得到列/最小值/均值/方差/分箱等操作

(3) 其他组的transform 最简单的情况是试图将函数的结果赋值回原始的dataframe。也就是说返回的shape是(len(df), 1)。

注：如果与groupby()方法联合使用，需要对值进行去重。

本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。