先来看一个实例问题。

​如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为：235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。

后台回复“transform”获取本文全部代码和pdf版本。

思路一：

常规的解法是，先用对订单id分组，求出每笔订单的总金额，再将源数据和得到的总金额进行“关联”。最后把相应的两列相除即可。相应的代码如下：

1.对订单id分组，求每笔订单总额。由于有三个order，因此最终会产生三条记录表示三个总金额。

2.数据关联合并

为了使每行都出现相应order的总金额，需要使用“左关联”。我们使用源数据在左，聚合后的总金额数据在右(反过来也可)。不指定连接key，则会自动查找相应的关联字段。由于是多行对一行的关联，关联上的就会将总金额重复显示多次，刚好符合我们后面计算的需要。结果如上图所示。

3.计算占比

有了前面的基础，就可以进行最终计算了：直接用商品金额ext_price除以订单总额sum_price。并赋值给新的列pct即可。

4.格式调整

为了美观，可以将小数形式转换为百分比形式，自定义函数即可实现。

思路二：

对于上面的过程，pandas中的transform函数提供了更简洁的实现方式，如下所示：

可以看到，这种方法把前面的第一步和第二步合成了一步，直接得到了sum_price列。这就是transform的核心：作用于groupby之后的每个组的所有数据。可以参考下面的示意图帮助理解：

后面的步骤和前面一致。

这种方法在需要对多列分组的时候同样适用。

多列分组使用transform

为演示效果，我们虚构了如下数据，id，name，cls为维度列。

我们想求：以(id,name,cls)为分组，每组stu的数量占各组总stu的比例。使用transform处理如下：

同样再次计算占比和格式化，得到最终结果：

总结transform的用法

transform函数的官方文档签名为：DataFrame.transform(func,axis=0,*args,**kwargs)，表示调用func函数进行转换，返回转换后的值，且返回值与原来的数据在相同的轴上具有相同的长度。func可以是函数，字符串，列表或字典。具体可以参考官方文档：

。

transform既可以和groupby一起使用，也可以单独使用。

1.单独使用

此时，在某些情况下可以实现和apply函数类似的结果。

2.与groupby一起使用

此时，transform函数返回与原数据一样数量的行，并将函数的结果分配回原始的dataframe。也就是说返回的shape是（len(df)，1）。本文开头的例子就是这样。而apply函数返回聚合后的行数。例如：

transform和apply的另一个区别是，apply函数可以同时作用于多列，而transform不可以。下面用例子说明：

上图中的例子，定义了处理两列差的函数，在groupby之后分别调用apply和transform，transform并不能执行。如果不采用groupby，直接调用，也会有问题，参见下面的第二种调用方式。

第三种调用调用方式修改了函数，transform依然不能执行。以上三种调用apply的方式处理两列的差，换成transform都会报错。

利用transform填充缺失值

transform另一个比较突出的作用是用于填充缺失值。举例如下：

在上面的示例数据中，按照name可以分为三组，每组都有缺失值。用平均值填充是一种处理缺失值常见的方式。此处我们可以使用transform对每一组按照组内的平均值填充缺失值。

小结：

transform函数经常与groupby一起使用，并将返回的数据重新分配到每个组去。利用这一点可以方便求占比和填充缺失值。但需要注意，相比于apply，它的局限在于只能处理单列的数据。

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Reference: