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Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。
1、相同点
都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。
2、不同点
apply()里面可以跟自定义的函数，包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等（注：apply不能直接使用agg()方法 / transform()中的python内置函数，例如sum、max、min、’count‘等方法）
transform() 里面不能跟自定义的特征交互函数，因为transform是真针对每一元素（即每一列特征操作）进行计算，也就是说在使用 transform() 方法时，需要记得三点：
（1）它只能对每一列进行计算，所以在groupby()之后，.transform()之前是要指定要操作的列，这点也与apply有很大的不同。
（2）由于是只能对每一列计算，所以方法的通用性相比apply()就局限了很多，例如只能求列的最大/最小/均值/方差/分箱等操作
（3）transform的其他组欧平最简单的情况是试图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）。
注：如果与groupby()方法联合使用，需要对值进行去重。
关于python中apply和transform有什么区别就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
