Python自定义聚合函数merge与transform区别详解

import pandas as pd
  import numpy as np
  np.random.seed(1)
  dict_data = {
    'k1': ['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'b', 'c', 'd'],
    'k2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'A', 'B', 'C', 'D'],
    'data1': np.random.randint(1,10,8),
    'data2': np.random.randint(1,10,8)
  }
  df = pd.DataFrame(dict_data)
  print('df=\n',df)
  df2 = df.groupby('k1').sum()
  # df2 = df.sum()
  print("df.groupby('k1').sum()\n",df2)

  # 使用聚合函数
  def cus(df):
    return df.max()-df.min()
  # 默认列索引为列名。元组第0个元素‘Max'，‘mu_cus'为自定义列名称，第一个元素为聚合函数名称
  print("使用聚合函数1\n",df.groupby('k1').agg(['sum',('Max','max'),('mu_cus',cus)]))
  # 制定某一列使用某个聚合函数, 元组不能用来重命名列名了，元组里面的函数，表示这一列将会执行的聚合函数
  print("使用聚合函数2\n",df.groupby('k1').agg({'data1':('min', 'max'),'data2':'min'}))

  df3 = df.groupby('k1').sum().add_prefix('sum_')
  print('df3=\n',df3)
  # 如果不使用add_prefix('sum_')，那么在merge时候data1余data2列名相同，会被自动重命名
  print('merge=\n',pd.merge(df,df3,on='k1')) 

  transform_df = df.groupby('k1').transform(np.sum).add_prefix('sum_')
  print(transform_df)
  df[transform_df.columns]=transform_df # transform_df.columns Index(['sum_k2', 'sum_data1', 'sum_data2'], dtype='object')
  # df[transform_df.columns.values]=transform_df #等价，# transform_df.columns.values ['sum_k2', 'sum_data1', 'sum_data2']
　　 print(df) 　　 exit()

df=
  k1 k2 data1 data2
0 a A   6   3
1 b B   9   5
2 c C   6   6
3 d D   1   3
4 a A   1   5
5 b B   2   3
6 c C   8   5
7 d D   7   8
df.groupby('k1').sum()
   data1 data2
k1       
a    7   8
b   11   8
c   14   11
d    8   11
使用聚合函数1
  data1      data2      
   sum Max mu_cus  sum Max mu_cus
k1                 
a   7  6   5   8  5   2
b   11  9   7   8  5   2
c   14  8   2  11  6   1
d   8  7   6  11  8   5
使用聚合函数2
  data1   data2
   min max  min
k1        
a   1  6   3
b   2  9   3
c   6  8   5
d   1  7   3
df3=
   sum_data1 sum_data2
k1           
a      7     8
b     11     8
c     14     11
d      8     11
merge=
  k1 k2 data1 data2 sum_data1 sum_data2
0 a A   6   3     7     8
1 a A   1   5     7     8
2 b B   9   5     11     8
3 b B   2   3     11     8
4 c C   6   6     14     11
5 c C   8   5     14     11
6 d D   1   3     8     11
7 d D   7   8     8     11
 sum_k2 sum_data1 sum_data2
0   AA     7     8
1   BB    11     8
2   CC    14    11
3   DD     8    11
4   AA     7     8
5   BB    11     8
6   CC    14    11
7   DD     8    11
 k1 k2 data1 data2 sum_k2 sum_data1 sum_data2
0 a A   6   3   AA     7     8
1 b B   9   5   BB    11     8
2 c C   6   6   CC    14    11
3 d D   1   3   DD     8    11
4 a A   1   5   AA     7     8
5 b B   2   3   BB    11     8
6 c C   8   5   CC    14    11
7 d D   7   8   DD     8    11

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