用groupby跨多个列减去列的平均值

基础概念

groupby 是 pandas 库中的一个功能强大的方法，用于根据一个或多个列的值将数据分组。通过 groupby，可以对每个组进行聚合操作，如求和、平均值、最大值、最小值等。

相关优势

1. 灵活性：可以根据多个列进行分组，适用于复杂的数据分析需求。
2. 高效性：pandas 底层优化了数据处理过程，能够高效地处理大规模数据集。
3. 易用性：提供了简洁的 API，使得数据分组和聚合操作变得简单直观。

类型

groupby 可以根据以下类型进行分组：

• 单列分组：根据单个列的值进行分组。
• 多列分组：根据多个列的值进行分组。
• 函数分组：根据自定义函数的返回值进行分组。

应用场景

• 数据分析：对数据进行分组统计，如按地区、时间等维度进行销售数据分析。
• 数据清洗：根据某些条件对数据进行分组处理，如去除异常值。
• 特征工程：根据分组结果生成新的特征，用于机器学习模型的训练。

示例代码

假设我们有一个 DataFrame df，包含以下列：['A', 'B', 'C']，我们希望按列 A 和 B 分组，并减去每组的平均值。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列 A 和 B 分组，并减去每组的平均值
grouped = df.groupby(['A', 'B']).transform(lambda x: x - x.mean())

print(grouped)

解释

1. 创建示例 DataFrame：我们创建了一个包含列 A、B 和 C 的 DataFrame。
2. 分组和转换：使用 groupby(['A', 'B']) 按列 A 和 B 分组，然后使用 transform(lambda x: x - x.mean()) 对每个组的列 C 减去该组的平均值。

参考链接

• pandas.DataFrame.groupby
• pandas.DataFrame.transform

通过这种方式，你可以轻松地对数据进行分组并减去每组的平均值，从而进行更复杂的数据分析。