pandas-组操作-拆分-应用-组合（groupby）（三）

transform 方法返回一个对象，该对象与被分组的对象索引相同（相同大小）

注意事项：

返回与组块大小相同或可广播到组块大小的结果（例如，标量，grouped.transform(lambda x: x.iloc[-1])）
在组块上逐列操作。使用 chunk.apply 将转换应用于第一个组块。
不对组块执行就地操作。组块应该被视为不可变的，对组块的更改可能会产生意想不到的结果。例如，使用fillna 时，inplace 必须为False (grouped.transform(lambda x: x.fillna(inplace=False)))
（可选）对整个组块进行操作。如果支持，则使用从第二个块开始的快速路径。

1. 假设我们希望对每个组内的数据进行标准化

原来的方法：使用transform方法：

2. 具有较低维度输出的transform函数以匹配输入数组的形状被广播

3. 重采样的语法

在 groupby 级别上使用重采样、扩展或滚动操作过去需要应用辅助函数。但是，现在可以在 groupbys 上使用 resample()、expanding() 和 rollback() 方法。

下面的示例将根据 A 列的组对 B 列的样本应用rolling()方法

expand() 方法将为每个特定组的所有成员累积给定的操作（示例中的 sum()）

假设您想使用 resample() 方法获取每个数据group组中的每日频率，并希望使用 ffill() 方法完成缺失值。

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