数据分析应用项目化教程（Python） 课件 任务7.2 分组级apply和transform运算_第1页
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第七章使用pandas进行数据分组与聚合

任务7.2分组级apply和transform运算分组级transform运算分组级apply运算分组级transform运算如果希望聚合后的数据与原数据合并，如何办？比如：如何实现在原数据集中新增一列员工所在的公司的平均薪水avg_salary？分组级transform运算不使用transform的实现：需要先求得不同公司的平均薪水，然后按照员工和公司的对应关系填充到对应的位置。分组级transform运算transform：并不对数据进行聚合输出，而只是对每一行记录提供了相应聚合结果。agg：直接返回聚合结果。分组级apply运算apply相比agg和transform而言更加灵活，实现复杂的数据操作。对于groupby后的apply，以分组后的子DataFrame作为参数传入指定函数的，基本操作单位是DataFrame，可以对每个子DataFrame进行按列处理、按行处理或整个子DataFrame处理。分组级apply运算求DataFrame对象中年龄最大的员工数据小结DataFrame分组级transform：

GroupBy函数transform可在每个分组上产生一个与原DataFrame相同索引的DataFrame，整体返回与原来对象拥有相同索引且已填充了转换后值的DataFrame。DataFrame分组级apply：GroupBy函数apply可在不同分组上应用函数，然后将结果组合起来。传入函数参数的是每个子DataFrame，不仅可以

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