Python 3 pandasライブラリtransformの使い方

import pandas as pd
import numpy as np
A=np.array([[1,2,3,4,5],[2,1,1,2,2],[1,2,3,4,5],[2,1,1,2,2],[1,2,3,4,5]])
data=pd.DataFrame(A,index=['li','chen','wang','zhao','qian'],columns=['a','b','c','d','e'])
print(data)

      a  b  c  d  e
li    1  2  3  4  5
chen  2  1  1  2  2
wang  1  2  3  4  5
zhao  2  1  1  2  2
qian  1  2  3  4  5

key=['ss','kk','kk','ss','ss']  #  index    
print(data.groupby(key).mean())  #mean  key       

           a         b         c         d    e
kk  1.500000  1.500000  2.000000  3.000000  3.5
ss  1.333333  1.666667  2.333333  3.333333  4.0

data内の各要素位置の取値はtransform関数のパラメータ関数によって計算される

print(data.groupby(key).transform(np.mean))
#data                

             a         b         c         d    e
li    1.333333  1.666667  2.333333  3.333333  4.0
chen  1.500000  1.500000  2.000000  3.000000  3.5
wang  1.500000  1.500000  2.000000  3.000000  3.5
zhao  1.333333  1.666667  2.333333  3.333333  4.0
qian  1.333333  1.666667  2.333333  3.333333  4.0

生成されたtsfでは、各位置要素の値はdataの「対応位置要素」がtransformの「関数パラメータ」で演算される(ここでは「対応要素」から「対応パケット列の平均値」を減算する).xの値はdataの各位置要素であり、x.meanのmean方程式の作用範囲はkeyによって決定される

my_transform = lambda x : x-x.mean()  
tsf=data.groupby(key).transform(my_transform)
print(tsf)

             a         b         c         d    e
li   -0.333333  0.333333  0.666667  0.666667  1.0
chen  0.500000 -0.500000 -1.000000 -1.000000 -1.5
wang -0.500000  0.500000  1.000000  1.000000  1.5
zhao  0.666667 -0.666667 -1.333333 -1.333333 -2.0
qian -0.333333  0.333333  0.666667  0.666667  1.0