小编这次要给大家分享的是Python自定义聚合函数merge与transform有什么区别，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

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1.自定义聚合函数，结合agg使用

2. 同时使用多个聚合函数

3. 指定某一列使用某些聚合函数

4.merge与transform使用

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()

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文章标题：Python自定义聚合函数merge与transform有什么区别-创新互联
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