Python Pandas Series.transform()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.transform()函数在self上调用func(传递的函数)，生成具有转换后的值的序列，并且该序列具有与self相同的轴长。

用法： Series.transform(func, axis=0, *args, **kwargs)

参数：
func:如果是函数，则必须在传递Series或传递给Series.apply时起作用
axis:与DataFrame兼容所需的参数。
*参数：位置参数传递给func。
** kwargs：传递给func的关键字参数。

返回：返回必须与自身长度相同的序列。

范例1：采用Series.transform()函数来转换给定Series对象的元素。在每个城市名称的末尾附加“ _City”。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow']) 
  
# Create the Datetime Index 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',  
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin')  
  
# set the index 
sr.index = didx 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.transform()函数在每个城市名称的末尾附加“ _City”。

# append '_City' 
sr.transform(lambda x:x + '_City')

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.transform()函数已成功在所需城市名称的末尾附加了所需的关键字。

范例2：采用Dataframe.transform()函数转换给定 DataFrame 的数据。甚至将每张门票的价格增加1000。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Dataframe 
df = pd.DataFrame({'Date':['10/2/2011', '11/2/2011', '12/2/2011', '13/2/2011'], 
                    'Event':['Music', 'Poetry', 'Theatre', 'Comedy'], 
                    'Cost':[10000, 5000, 15000, 2000]}) 
  
# Print the dataframe 
print(df)

输出：

现在我们将使用Dataframe.transform()函数将机票成本增加1000

# transform the 'Cost' column 
df['Cost'] = df['Cost'].transform(lambda x:x + 1000) 
  
# Print the dataframe after modification 
print(df)

输出：

正如我们在输出中看到的，Dataframe.transform()函数已成功将每个事件的门票费用增加了1000。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.transform()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。