当传递一个lambda问题时，Python Pandas Transform在内部是如何工作的？

x6yk4ghg 于 2022-11-20 发布在 Python

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我在网上找到了下面的示例，它解释了如何从本质上实现PARTITIONBY的SQL等价物

df['percent_of_points'] = df.groupby('team')['points'].transform(lambda x: x/x.sum())

#view updated DataFrame
print(df)

  team  points  percent_of_points
0    A      30           0.352941
1    A      22           0.258824
2    A      19           0.223529
3    A      14           0.164706
4    B      14           0.191781
5    B      11           0.150685
6    B      20           0.273973
7    B      28           0.383562

我很难理解lambda函数lambda x中的'x'指的是什么：x/x.sum（），因为当用作分子时，它看起来是指单个元素，即“x”，但当用作分母时，它看起来是值的列表，即x.sum（）。
我想我没有思考这是在正确的方式或有差距，在我的理解Python或Pandas。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74453184/how-does-python-pandas-transform-work-internally-when-passed-a-lambda-question

1条答案

按热度按时间

pgx2nnw81#

当用作分子即“x”时，它看起来是指单个元素，但当用作分母即x时，它也看起来是值的列表。sum（）
它不会，它返回一个长度为pd.Series的大小的组，而x / x.sum()不是一个单一的值，它返回一个同样大小的pd.Series。
.transform会将此序列的值指派给group-by作业中该数据行的Map值。
因此，请考虑：

In [15]: df
Out[15]:
  team  points
0    A      30
1    A      22
2    A      19
3    A      14
4    B      14
5    B      11
6    B      20
7    B      28

In [16]: for k, g in df.groupby('team')['points']:
    ...:     print(g)
    ...:     print(g / g.sum())
    ...:
0    30
1    22
2    19
3    14
Name: points, dtype: int64
0    0.352941
1    0.258824
2    0.223529
3    0.164706
Name: points, dtype: float64
4    14
5    11
6    20
7    28
Name: points, dtype: int64
4    0.191781
5    0.150685
6    0.273973
7    0.383562
Name: points, dtype: float64

In [17]:

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