transform()メソッドは、グループごとの計算を行いつつ、その結果を元のデータフレームに統合してくれます。
といってもわかりづらいので、transform()メソッドの挙動を見ていきましょう。
このメソッドは、あるグループごとの統計量を計算し、その結果を元のデータセットに適用するために使用されます。
例えば、以下のコードでは、カテゴリごとに列の平均値を計算し、新しい列'Mean'に結果を格納しています。
注目すべきはレコードが減っていないところです。カテゴリごとに平均してその結果を結合した形になっています。
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import pandas as pd data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'], 'Value': [10, 20, 30, 40, 50]} df = pd.DataFrame(data) df |
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df['MEAN'] = df.groupby('Category')['Value'].transform('mean') df |
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1 2 3 4 |
df['MAX'] = df.groupby('Category')['Value'].transform('max') df['MIN'] = df.groupby('Category')['Value'].transform('min') df['SUM'] = df.groupby('Category')['Value'].transform('sum') df |
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