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pandas - 是否可以使用函数返回系列而不是缩放器获得“groupby-transform-apply”样式的结果？

问题描述

我想实现以下行为： 

res = df.groupby(['dimension'], as_index=False)['metric'].transform(lambda x: foo(x))

其中 foo(x) 返回与输入相同大小的系列，即 df['metric']
但是，这将引发以下错误：
ValueError: transform must return a scalar value for each group

我知道我可以使用 for 循环样式，但是如何以 groupby 方式实现这一点？

例如 

df:
   col1 col2 col3
0   A1  B1  1
1   A1  B1  2
2   A2  B2  3

我想实现：

   col1 col2 col3
0   A1  B1  1 - (1+2)/2
1   A1  B1  2 - (1+2)/2
2   A2  B2  3 - 3

标签： pandaspandas-groupby

解决方案

您可以使用以下方法执行此操作transform：

df['col3']=(df.col3-df.groupby(['col1','col2'])['col3'].transform('sum'))/2

或使用apply（较慢）：

df['col3']=df.groupby(['col1','col2'])['col3'].apply(lambda x: (x-x.sum())/2)

  col1 col2  col3
0   A1   B1  -1.0
1   A1   B1  -0.5
2   A2   B2   0.0

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