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1、相同點(diǎn)，能針對(duì)dataframe完成特征的計(jì)算，并且常常與groupby()方法一起使用。
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2、不同點(diǎn)，apply()可以跟自定義的函數(shù)，TRANSFORM()不能跟自定義的特征交互函數(shù)。
apply()里面可以跟自定義的函數(shù)，包括簡(jiǎn)單的求和函數(shù)以及復(fù)雜的特征間的差值函數(shù)等（注：apply不能直接使用agg()方法 / transform()中的python內(nèi)置函數(shù)，例如sum、max、min、’count‘等方法）
transform()里面不能跟自定義的特征交互函數(shù)，因?yàn)閠ransform是真針對(duì)每一元素（即每一列特征操作）進(jìn)行計(jì)算，也就是說(shuō)在使用 transform() 方法時(shí)，需要記得三點(diǎn)：
（1）它只能對(duì)每一列進(jìn)行計(jì)算，所以在groupby()之后，.transform()之前是要指定要操作的列，這點(diǎn)也與apply有很大的不同。
（2）由于是只能對(duì)每一列計(jì)算，所以方法的通用性相比apply()就局限了很多，例如只能求列的/最小/均值/方差/分箱等操作
（3）transform的其他組歐平最簡(jiǎn)單的情況是試圖將函數(shù)的結(jié)果分配回原始的dataframe。也就是說(shuō)返回的shape是（len(df)，1）。
注：如果與groupby()方法聯(lián)合使用，需要對(duì)值進(jìn)行去重。
以上就是python中apply和transform的比較，希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。
本文名稱(chēng)：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中apply和transform的比較
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