主要介绍了pandas中apply和transform方法的性能比较，在文中给大家讲解了apply() 与transform()的相同点与不同点,需要的朋友可以参考下

最近在使用apply函数，总结一下用法。 apply函数可以对DataFrame对象进行操作，既可以作用于一行或者一列的元素，也可以作用于单个元素。 例：列元素 行元素 列 行 以上这篇对pandas中apply函数的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:pandas中apply和transform方法的性能比较及区别介绍详谈pandas中agg函数和apply函数

1. apply与transform 首先讲一下apply() 与transform()的相同点与不同点 相同点： 都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。 不同点： apply()里面可以跟自定义的函数，包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等（注：apply不能直接使用agg()方法 / transform()中的python内置函数，例如sum、max、min、’count‘等方法） transform() 里面不能跟自定义的特征交互函数，