tranform을 쓰라는 힌트는 어디서 얻을 수 있나요??

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mean() 을 쓰는 경우

"그룹별 평균을 구하시오" "카테고리별 평균 매출을 집계하시오" groupby().mean() → 결과가 그룹 수만큼의 행

부서별 평균을 집계하시오

transform('mean') 을 쓰는 경우

"각 행에 해당 그룹의 평균을 채워넣으시오" "그룹 평균과의 차이를 구하시오" "평균으로 결측치를 채우시오" 원본 DataFrame의 열로 붙여야 할 때
부서별 연봉을 찾아 채우시오
df['group_mean']= df.groupby('category')['sales'].transform('mean')

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. banilla0309-님.

mean()과 transform('mean')을 언제 사용할지를 결정하는 것은 주로 문제의 요구 사항에 따라 달라집니다. 두 방법은 pandas 데이터프레임에서 데이터를 그룹화하고 통계값을 계산할 때 쓰이나, 그 용도와 결과가 다릅니다. 다음은 언제 transform('mean')을 사용하는지에 대한 힌트와 팁입니다:

1. 결과 형태 확인:

   • mean(): 그룹별 평균 값을 반환하여, 요약된 형태로 각 그룹의 단일 평균값을 제공합니다. 주로 데이터의 요약 정보가 필요할 때 사용됩니다.
     
   • transform('mean'): 원본 데이터의 각 행에 대해 그룹의 평균값을 할당합니다. 즉, 결과가 원본 데이터프레임과 동일한 크기를 가지며, 각각의 행은 해당 그룹의 평균값으로 채워집니다.
     

2. 문제의 요구 사항:

   • 데이터프레임의 각 행에 대해서 그룹의 통계값(평균)을 추가해야 하는 경우 transform('mean')을 사용합니다. 예를 들어, 각 직원에 대해 해당 부서의 평균 근속연수를 계산하고 그 값을 데이터프레임에 추가하는 경우입니다.
     
   • 반면, 특정 그룹(예: 부서, 성과등급) 별로 단순히 평균 값을 알고 싶은 경우 mean()을 사용합니다.
     

3. 활용 용도:

   • transform('mean')은 주로 결측치 대체나 파생 변수 생성 시 유용합니다. 그룹 기반으로 값을 계산하고 원 데이터와 병합하고자 할 때 사용하시면 됩니다.
     

관련된 내용은 ‘9회 실기 1유형의 근속연수 결측치 부분 - transform’ 질문을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 이 질문에서는 transform('mean')과 mean()의 차이점에 대해 설명하고 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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