如何理解pandas中的transform函数

transform函数一直没懂，直到看到这篇文章 UnderstandingtheTransformFunctioninPandas, 假设我们有下面的销售数据，有三个不同的 订单id （10001， 10005和10006）,每个 订单id又含有多个产品。

1. import pandas as pd

2. df = pd.read_excel("sales_transactions.xlsx")

3. df

问题

每个订单中各个单品费用分布及占比

例如,订单10001总价$576.12，细分一下

1. B1-20000 = $235.83 or 40.9%

2. S1-27722 = $232.32 or 40.3%

3. B1-86481 = $107.97 or 18.7%

如果还是没看懂，直接看代码吧。通过代码理解，比看大邓唠叨更有效果。

Talk is cheep, show me your code

第一种方法-merge

如果熟悉pandas的话，应该先试图对dataframe进行groupby

1. df.groupby('order')['ext price'].sum()

Run

1. order

2. 10001 576.12

3. 10005 8185.49

4. 10006 3724.49

5. Name: ext price, dtype: float64

现在的难点是如何将刚刚分析出的数据与原始数据加工到一起，因为新旧数据的长度是不一样的。

最直接的方法就是新建一个dataframe

1. order_total = df.groupby('order')['ext price'].sum().rename('Order_Total').reset_index()

2. df_1 = df.merge(order_total)

3. df_1['Percent_of_Order'] = df_1['ext price']/df_1['Order_Total']

4. df_1

第二种方法- transform

使用原始dataframe，让我们看看经过transform与groupby处理后，我们得到的都是什么

1. df.groupby('order')['ext price'].transform('sum')

Run

1. 0 576.12

2. 1 576.12

3. 2 576.12

4. 3 8185.49

5. 4 8185.49

6. 5 8185.49

7. 6 8185.49

8. 7 8185.49

9. 8 3724.49

10. 9 3724.49

11. 10 3724.49

12. 11 3724.49

13. Name: ext price, dtype: float64

我们发现得到的数据长度与groupby长度不同（长度是3），而与原始数据df的长度是一样的。

所以我们可以一行代码解决本文的问题

1. df["Percent_of_Order"] = df["ext price"] / df.groupby('order')["ext price"].transform('sum')

2. df

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