小編這次要給大家分享的是Python自定義聚合函數merge與transform有什么區別，文章內容豐富，感興趣的小伙伴可以來了解一下，希望大家閱讀完這篇文章之后能夠有所收獲。

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1.自定義聚合函數，結合agg使用

2. 同時使用多個聚合函數

3. 指定某一列使用某些聚合函數

4.merge與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)

  # 使用聚合函數
  def cus(df):
    return df.max()-df.min()
  # 默認列索引為列名。元組第0個元素‘Max'，‘mu_cus'為自定義列名稱，第一個元素為聚合函數名稱
  print("使用聚合函數1\n",df.groupby('k1').agg(['sum',('Max','max'),('mu_cus',cus)]))
  # 制定某一列使用某個聚合函數, 元組不能用來重命名列名了，元組里面的函數，表示這一列將會執行的聚合函數
  print("使用聚合函數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時候data1余data2列名相同，會被自動重命名
  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 #等價，# transform_df.columns.values ['sum_k2', 'sum_data1', 'sum_data2']
　　 print(df) 　　 exit()

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