在数据分析领域，pandas 是一款非常强大的工具。今天来聊聊 `transform` 函数，它是一个超级实用的小助手！😎 `transform` 的主要功能是将聚合操作的结果广播回与原始数据相同形状的 DataFrame 或 Series 上。简单来说，就是对分组后的数据进行计算后，再将其结果填充回每个对应的原数据位置。

举个例子：假设你有一个销售数据表，想计算每个地区销售额的平均值，然后把平均值添加到每一行。这时就可以用到 `transform`。代码大致如下：

```python

import pandas as pd

data = {'Region': ['East', 'West', 'East', 'West'],

'Sales': [100, 200, 150, 250]}

df = pd.DataFrame(data)

计算每个地区的平均销售额，并广播到每行

df['Average'] = df.groupby('Region')['Sales'].transform('mean')

```

运行后，`df` 中会新增一列 `Average`，它包含了每个地区对应的平均销售额。这种方法不仅高效，还能帮助我们快速分析数据趋势🔍📈。掌握 `transform`，让数据分析变得更简单！💪