问题描述
我想传递2个方法来transform pandas方法，因为API说它可以传递一个函数列表或列名称 - >函数。
我传递了一个函数列表，但它不起作用：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'rti':['a','a','b','c','b','c','a'],'ts':[10,10,9,12,9,13,11],'rs':[8,8,22,11,12,11,9]})
df.groupby('rti').transform(['mean','sum'])
它显示：“TypeError：unhashable type：'list'”
1楼
好像transform不接受函数列表，在打开问题
df.groupby('rti').agg(['mean','sum']).reindex(df.rti)
Out[12]:
rs ts
mean sum mean sum
rti
a 8.333333 25 10.333333 31
a 8.333333 25 10.333333 31
b 17.000000 34 9.000000 18
c 11.000000 22 12.500000 25
b 17.000000 34 9.000000 18
c 11.000000 22 12.500000 25
a 8.333333 25 10.333333 31
2楼
它可以工作，但使用的函数不能是聚合函数，如sum，max或min。
>>> df.transform([np.abs, np.sign])
rs ts
absolute sign absolute sign
0 8 1 10 1
1 8 1 10 1
2 22 1 9 1
3 11 1 12 1
4 12 1 9 1
5 11 1 13 1
6 9 1 11 1
请参阅的文档。
请注意， groupby对象的transform方法只接受一个函数（不是用于groupby transform方法的函数列表）。
每对的文档字符串tranform的方法groupby对象：
签名：gb.transform（func，* args，** kwargs）
Docstring：调用函数在每个组上生成类似索引的DataFrame，并返回与填充了转换值的原始对象具有相同索引的DataFrame
参数
f：函数应用于每个组的函数
笔记
如果您需要知道您正在处理哪个组，则为每个组赋予属性“名称”。
目前的实施对f提出了三个要求：
- f必须返回与输入子帧具有相同形状的值，或者可以广播到输入子帧的形状。 例如，f返回一个标量，它将被广播以具有与输入子帧相同的形状。
- 如果这是一个DataFrame，则f必须在子帧中逐列支持应用程序。 如果f还支持对整个子帧的应用，则从第二块开始使用快速路径。
- f不得改变组。 不支持变异，可能会产生意外结果。