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python-3.x - 在 Pandas `transform()` 中使用自定义函数（中值绝对偏差）

问题描述

我有一个 pandas 数据框，我想按集群计算 MEDIAN Absolute Deviation。我假设 pandas 方法mad是中值绝对偏差，但它似乎是平均绝对偏差。我写的代码行是

df['MAD PPGamp'] = df.groupby('Cluster')['PPGamp'].transform('mad')

我尝试编写自己的一个小函数来计算中值绝对偏差

def myMAD(x):
    med = np.median(x)
    x   = abs(x-med)
    MAD = np.median(x)
    return MAD

并将我的代码更改为阅读

df['MAD PPGamp'] = df.groupby('Cluster')['PPGamp'].transform('myMAD')

不幸的是，这不起作用。我得到一个 AttributeError 'SeriesGroupBy' 对象没有属性 'myMAD'。

如何按集群计算数据框中列的中值绝对偏差，并使用转换正确地跨行广播 MAD 创建新列？

提前致谢

托马斯飞利浦

标签： python-3.xpandasdataframepandas-groupby

解决方案

你很接近，需要myMAD相反，'myMAD'因为你的自定义功能：

df['MAD PPGamp'] = df.groupby('Cluster')['PPGamp'].transform(myMAD)

编辑：

如果没有按列分组的辅助列，您的解决方案是可能的df['Cluster']：

s1 = df.groupby('Cluster')['PPGamp'].transform('median')
s2 = df['PPGamp'].sub(s1).abs()

df['MAD PPGamp'] = s2.groupby(df['Cluster']).transform('median')

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