agg、apply和transform的区别

相同点：

都能针对Dataframe的特征的计算，常与groupby()方法连用

不同点：

1. agg()：

调用时要指定字段，apply默认传入整个Dataframe

2. apply():

参数可以是自定义函数，包括简单的求和函数以及复制的特征间的差值函数等。apply不能直接使用python的内置函数，比如sum、max、min。

2. transform():

参数不能是自定义的特征交互函数，因为transform是针对每一元素(即每一列特征操作)进行计算。使用transform要注意：

• 它只能对每一列进行计算，所以在groupby之后，transform之前是要指定操作的列，这点与apply有很大的不同
• 由于是对每一列进行计算，所以方法通用性性比apply就局限了很多，例如，只能求列的最大值，最小值，均值，方差，分箱等操作。

处理效率上：

agg()函数+内置函数是计算速度最快的，其次是transform()+内置方法。

agg()或者apply()+自定义函数的处理速度差不多，而这里特别要注意transform()+自定义函数计算速度是最慢的，尽量避免使用。