Pandas函数的核心功能是，既计算了统计值，又保留了明细数据。为了更好地理解transform和agg的不同，下面从实际的应用场景出发进行对比。
aggregation会返回数据的缩减版本，而transformation能返回完整数据的某一变换版本供我们重组。这样的transformation，输出的形状和输入一致。一个常见的例子是通过减去分组平均值来居中数据。
#数据构造
data = pd.DataFrame(
{"company":['百度', '阿里', '百度', '阿里', '百度', '腾讯', '腾讯', '阿里', '腾讯', '阿里'],
"salary":[43000, 24000, 40000, 39000, 8000, 47000, 25000, 16000, 21000, 38000],
"age":[25, 34, 49, 42, 28, 23, 45, 21, 34, 29]})
data
company salary age
0 百度 43000 25
1 阿里 24000 34
2 百度 40000 49
3 阿里 39000 42
4 百度 8000 28
5 腾讯 47000 23
6 腾讯 25000 45
7 阿里 16000 21
8 腾讯 21000 34
9 阿里 38000 29
1、transform作用于Series
1）单个变换函数
当transform作用于单列Series时较为简单 ，对salary列进行transform变换我们可以传入任意的非聚合类函数，比如对工资列对数化
import pandas as pd import numpy as np # 对工资对数化 data['salary'].transform(np.log) 0 10.668955 1 10.085809 2 10.596635 3 10.571317 4 8.987197 5 10.757903 6 10.126631 7 9.680344 8 9.952278 9 10.545341 Name: salary, dtype: float64
除了内置函数，还可以传入lambda函数
# lambda函数 data['salary'].transform(lambda s: s+1) 0 43001 1 24001 2 40001 3 39001 4 8001 5 47001 6 25001 7 16001 8 21001 9 38001 Name: salary, dtype: int64
2）多个变换函数
也可以传入包含多个变换函数的列表来一口气计算出多列结果：
data['salary'].transform([np.log, lambda s: s+1, np.sqrt]) log <lambda> sqrt 0 10.668955 43001 207.364414 1 10.085809 24001 154.919334 2 10.596635 40001 200.000000 3 10.571317 39001 197.484177 4 8.987197 8001 89.442719 5 10.757903 47001 216.794834 6 10.126631 25001 158.113883 7 9.680344 16001 126.491106 8 9.952278 21001 144.913767 9 10.545341 38001 194.935887
而又因为transform传入的函数，在执行运算时接收的输入参数是对应的整列数据，所以我们可以利用这个特点实现诸如数据标准化、归一化等需要依赖样本整体统计特征的变换过程：
# 利用transform进行数据标准化 data['salary'].transform(lambda s: (s - s.mean()) / s.std()) 0 0.991038 1 -0.468630 2 0.760564 3 0.683739 4 -1.697825 5 1.298337 6 -0.391806 7 -1.083228 8 -0.699104 9 0.606915 Name: salary, dtype: float64
2、 transform作用于DataFrame
当transform作用于整个DataFrame时，实际上就是将传入的所有变换函数作用到每一列中：
data.loc[:,'salary':'age'].transform(lambda s:(s-s.mean()) /s.std()) salary age 0 0.991038 -0.832050 1 -0.468630 0.104006 2 0.760564 1.664101 3 0.683739 0.936057 4 -1.697825 -0.520031 5 1.298337 -1.040063 6 -0.391806 1.248075 7 -1.083228 -1.248075 8 -0.699104 0.104006 9 0.606915 -0.416025
而当传入多个变换函数时，对应的返回结果格式类似agg中的机制，会生成MultiIndex格式的字段名
data.loc[:, 'salary': 'age'].transform([np.log, lambda s: s+1])
salary age
log <lambda> log <lambda>
0 10.668955 43001 3.218876 26
1 10.085809 24001 3.526361 35
2 10.596635 40001 3.891820 50
3 10.571317 39001 3.737670 43
4 8.987197 8001 3.332205 29
5 10.757903 47001 3.135494 24
6 10.126631 25001 3.806662 46
7 9.680344 16001 3.044522 22
8 9.952278 21001 3.526361 35
9 10.545341 38001 3.367296 30
而且由于作用的是DataFrame，还可以利用字典以键值对的形式，一口气为每一列配置单个或多个变换函数：
(data.loc[:, 'salary': 'age']
.transform({'age': lambda s: (s - s.mean()) / s.std(),
'salary': [np.log, np.sqrt]}))
age salary
<lambda> log sqrt
0 -0.832050 10.668955 207.364414
1 0.104006 10.085809 154.919334
2 1.664101 10.596635 200.000000
3 0.936057 10.571317 197.484177
4 -0.520031 8.987197 89.442719
5 -1.040063 10.757903 216.794834
6 1.248075 10.126631 158.113883
7 -1.248075 9.680344 126.491106
8 0.104006 9.952278 144.913767
9 -0.416025 10.545341 194.935887
3、transform作用于groupby分组后
在原来的数据中，我们知道了如何求不同公司的平均薪水，假如需要在原数据集中新增一列salary_mean，代表该公司的平均薪水，该怎么实现呢？
data['salary_mean'] = data.groupby('company')[['salary']].transform('mean')
data
company salary age salary_mean
0 百度 43000 25 30333.333333
1 阿里 24000 34 29250.000000
2 百度 40000 49 30333.333333
3 阿里 39000 42 29250.000000
4 百度 8000 28 30333.333333
5 腾讯 47000 23 31000.000000
6 腾讯 25000 45 31000.000000
7 阿里 16000 21 29250.000000
8 腾讯 21000 34 31000.000000
9 阿里 38000 29 29250.000000
通过上面的数据可以看出，利用transform输出既得到了统计数据，形状也没有变化。
当然，也可对多个数据列进行计算
data.groupby('company')[['salary', 'age']].transform('mean')
salary age
0 30333.333333 34.0
1 29250.000000 31.5
2 30333.333333 34.0
3 29250.000000 31.5
4 30333.333333 34.0
5 31000.000000 34.0
6 31000.000000 34.0
7 29250.000000 31.5
8 31000.000000 34.0
9 29250.000000 31.5
我们也可以用map函数实现类似的功能，但是稍微复杂点，但是有助于我们理解transform的含义。
avg_dict = data.groupby('company')['salary'].mean().to_dict()
avg_dict#得到了一个平均工资的字典
{'百度': 30333.333333333332, '腾讯': 31000.0, '阿里': 29250.0}
#利用map函数，将得到的字典映射到对应的列
data['salary_mean'] = data['company'].map(avg_dict)
data
company salary age salary_mean
0 百度 43000 25 30333.333333
1 阿里 24000 34 29250.000000
2 百度 40000 49 30333.333333
3 阿里 39000 42 29250.000000
4 百度 8000 28 30333.333333
5 腾讯 47000 23 31000.000000
6 腾讯 25000 45 31000.000000
7 阿里 16000 21 29250.000000
8 腾讯 21000 34 31000.000000
9 阿里 38000 29 29250.000000
以图解的方式来看看进行groupby后transform的实现过程（公司列包含ABC，salary列为每个员工的工资明细）：
上图中的大方框是transform和agg 所不一样的地方，对agg而言，会计算并聚合得到 A，B，C 公司对应的均值并直接返回，每个公司一条数据，但对transform而言，则会对每一条数据求得相应的结果，同一组内的样本会有相同的值，组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果。
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38037405/article/details/120027683