#python #pandas #pandas-groupby #multi-index
Вопрос:
Очевидно, мне не хватает чего-то простого, но я не знаю чего. Я хотел бы распространить операцию по группам. Скажем что-нибудь простое, у меня есть простой ряд с несколькими индексами (скажем, 2 уровня), я хочу взять среднее значение и вычесть это среднее значение до правильного уровня индекса.
Минималистский пример кода:
a = pd.Series({(2,1): 3., (1,2):4.,(2,3):4.})
b = a.groupby(level=0).mean()
r = a-b # this is the wrong line, b doesn't propagate to the multiindex of a
Результат, которого я ожидаю:
2 1 -0.5
1 2 0
2 3 .5
dtype: float64
Ответ №1:
Используйте Series.sub
с возможным заданным уровнем для выравнивания:
r = a.sub(b, level=0)
print (r)
2 1 -0.5
1 2 0.0
2 3 0.5
dtype: float64
Или используйте GroupBy.transform
для Series
с тем же индексом, что и оригинал a Series
:
b = a.groupby(level=0).transform('mean')
r = a-b
print (r)
2 1 -0.5
1 2 0.0
2 3 0.5
dtype: float64
Комментарии:
1. кстати @jezrael, мне, возможно, потребуется задать еще один вопрос, но, скажем, результат
b
также многоуровневый (например, еслиa
у него 3 уровня иb
2 уровня, потомуb= a.groupby(level=[0,1]).mean()
что), это, похоже, больше не работает. Если я недостаточно ясен, я либо обновляю свой вопрос, либо публикую новый. Но то, чего я ожидал бы, было бы чем-то вродеr = a.sub(b, level=[0,1])
того, что, похоже, не работает. Я получаюTypeError: Join on level between two MultiIndex objects is ambiguous
2. хорошо, не проверял свой 2-й пример с
transform
функцией, вот что работает в этом случае =)