python - 如何计算 Pandas 数据框中新的“标准化”列？

Question

给定df：

    Value Machine
0      10       A
1      20       A
2      30       A
5      100      B
6      200      B
7      300      B

如何计算一个新列df['norm']，其中机器 A 的值除以机器 A 的平均值（按元素），机器 B 的值除以机器 B 的平均值，得到：

   Value  Machine  norm
0      10       A  0.5
1      20       A  1.0
2      30       A  1.5
5      100      B  0.5
6      200      B  1.0
7      300      B  1.5

请注意，唯一机器的数量是可变的。

我可以这样计算每台机器的平均值groupby：

machine_mean = df.groupby("Machine").mean().reset_index()

我试过循环这些方法，但我不知道如何进行元素引用，同时只将每个平均值应用于正确的行。

我认为列表理解会起作用，但我遇到了与上面相同的问题。

标签： pythonpandas

Answer 1

让我们transform一起做mean

df['norm'] = df['Value']/df.groupby('Machine')['Value'].transform('mean')
df
Out[209]: 
   Value Machine  norm
0     10       A   0.5
1     20       A   1.0
2     30       A   1.5
5    100       B   0.5
6    200       B   1.0
7    300       B   1.5