数据分析熊猫
数据分析熊猫
提问于 2020-11-03 19:19:17
我正在开发一个非常广泛的数据集的分析，该数据集具有属性(g，月，p)，这些属性是使用熊猫的groupby按组进行组织的。
G month p
G1 1 0.040698496
G1 2 0.225640771
G1 3 0.236948047
G1 4 0.119339576
G1 5 0.779272432
G2 1 0.892168636
G2 2 0.062467967
G2 3 0.936044226
G3 1 0.509212613
G3 2 0.476718744
G3 3 0.407299543
G3 4 0.843260893
G4 1 0.882554249然后，我按组G从1到n提取统计数据，如下所示
g1 g2 g3 gn
mean 0.280379864 0.630226943 0.559122948 …
std 0.290326376 0.49218285 0.194135874 …
count 5 3 4 …需要创建一个新字段，它是组平均值与变量p的乘积，有一些方法可以使其自动...，由于扩展(超过200个组)，单独完成需要花费大量时间。预期输出为
G month p STD*p
G1 1 0.040698496 0.011815847
G1 2 0.225640771 0.065509467
G1 3 0.236948047 0.068792268
G1 4 0.119339576 0.034647427
G1 5 0.779272432 0.226243341
G2 1 0.892168636 0.439110102
G2 2 0.062467967 0.030745662
G2 3 0.936044226 0.460704915
G3 1 0.509212613 0.098856436
G3 2 0.476718744 0.09254821
G3 3 0.407299543 0.079071453
G3 4 0.843260893 0.16370719回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-11-03 19:22:57
使用带有std的GroupBy.transform重复聚合值，因此可以使用multiple by p列：
df['STD*p'] = df.groupby('G')['p'].transform('std').mul(df['p'])
print (df)
G month p STD*p
0 G1 1 0.040698 0.011816
1 G1 2 0.225641 0.065509
2 G1 3 0.236948 0.068792
3 G1 4 0.119340 0.034647
4 G1 5 0.779272 0.226243
5 G2 1 0.892169 0.439110
6 G2 2 0.062468 0.030746
7 G2 3 0.936044 0.460705
8 G3 1 0.509213 0.098856
9 G3 2 0.476719 0.092548
10 G3 3 0.407300 0.079071
11 G3 4 0.843261 0.163707
12 G4 1 0.882554 NaN页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64661839
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