pandas中同一列中不同组的不同缩放比例

在pandas中，可以使用groupby方法对同一列中的不同组进行分组操作。然后，可以使用transform方法对每个组进行不同的缩放比例操作。

具体步骤如下：

1. 首先，使用groupby方法将数据按照组进行分组。例如，假设我们有一个DataFrame对象df，其中包含一个名为group的列，表示不同的组。我们可以使用以下代码将数据按照group列进行分组：

groups = df.groupby('group')

1. 接下来，可以使用transform方法对每个组进行缩放操作。transform方法可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于每个组。在这个函数中，我们可以使用任何缩放方法，例如线性缩放、标准化等。以下是一个示例，使用线性缩放将每个组的值缩放到0到1之间：

scaled_values = groups['column_name'].transform(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))

其中，column_name是要进行缩放的列名。

1. 最后，将缩放后的值赋值回原始的DataFrame对象中的相应列：

df['scaled_column'] = scaled_values

这样，我们就可以在pandas中实现同一列中不同组的不同缩放比例。

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