maxframe.dataframe.Series.transform#

Series.transform(func, convert_dtype=True, axis=0, *args, skip_infer=False, dtype=None, **kwargs)#

在自身上调用 func 以生成一个包含转换值的 Series。

生成的 Series 将具有与自身相同的轴长度。

参数:

  • func (function, str, list or dict)

  • function (-)

  • either (must)

  • Series.apply. (work when passed a Series or when passed to)

  • are (Accepted combinations)

  • function

  • name (- string function)

  • names (- list of functions and/or function)

  • 'sqrt'] (e.g. [np.exp.)

  • functions (- dict of axis labels ->)

  • such. (function names or list of)

  • axis ({0 or 'index'}) -- 为与 DataFrame 兼容而需要的参数。

  • dtype (numpy.dtype, default None) -- 指定返回的 DataFrames 的数据类型。详见“说明”部分。

  • skip_infer (bool, default False) -- 当未指定 dtypes 或 output_type 时是否推断数据类型。

  • *args -- 传递给 func 的位置参数。

  • **kwargs -- 传递给 func 的关键字参数。

返回:

  • 系列

  • 必须与自身具有相同长度的 Series。

:raises ValueError : 如果返回的 Series 与自身的长度不同:

参见

Series.agg

仅执行聚合类型的操作。

Series.apply

在 Series 上调用函数。

备注

在确定输出数据类型和返回值形状时，MaxFrame 会尝试将 func 应用于一个模拟 Series，此时 transform 调用可能会失败。发生这种情况时，您需要指定输出 Series 的 dtype。

示例

>>> import maxframe.tensor as mt
>>> import maxframe.dataframe as md
>>> df = md.DataFrame({'A': range(3), 'B': range(1, 4)})
>>> df.execute()
A  B
0  0  1
1  1  2
2  2  3
>>> df.transform(lambda x: x + 1).execute()
A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4