與熊貓數據框中的組含義差異？

Question

我們假設我計算了一定時間內有多少人吃橘子（Orange）和蘋果（Apple）人（id）。我也知道他們是年輕人還是老年人（group）。熊貓數據幀將可能是這樣的：

df = pd.DataFrame({'id' : ['1','2','3','7'], 
        'group' : ['Young', 'Young', 'Old', 'Old'], 
         'Apple' : [7,2,5,4], 
         'Orange' : [3,6,4,4], 
         }) 

我們可以通過groupby()很容易地計算方式。 E. G：

df.Apple.groupby(df.group).mean() 

輸出

Old  4.5 
Young 4.5 

但是，讓我們說，我想找到多少蘋果和橘子的消費金額不同的組每個個體是什麼意思？

也就是說，輸出應該是

df = pd.DataFrame({'id' : ['1','2','3','7'], 
        'group' : ['Young', 'Young', 'Old', 'Old'], 
         'Apple' : [7,2,5,4], 
         'Orange' : [3,6,4,4], 
         'Apple Difference' : [2.5, -2.5, 0.5, -0.5], 
         }) 

有沒有辦法與熊貓/ numpy的做到這一點？對不起，ROCKIE個問題的最佳/ R

Answer 1

您可以通過sub需要transform爲mean具有相同length爲df和。減去：

print (df.groupby('group')['Apple'].transform('mean')) 
0 4.5 
1 4.5 
2 4.5 
3 4.5 
Name: Apple, dtype: float64 

df = pd.DataFrame({'id' : ['1','2','3','7'], 
        'group' : ['Young', 'Young', 'Old', 'Old'], 
         'Apple' : [7,2,5,4], 
         'Orange' : [3,6,4,4], 
         }) 
df['Apple Difference'] = df['Apple'].sub(df.groupby('group')['Apple'].transform('mean')) 
print (df) 
    Apple Orange group id Apple Difference 
0  7  3 Young 1    2.5 
1  2  6 Young 2    -2.5 
2  5  4 Old 3    0.5 
3  4  4 Old 7    -0.5