python - Groupby 和基于特定行值的计算

Question

我有看起来像这样的数据:

d = {'id' : [1, 1, 1, 2, 2, 2],
     'levels': ['low', 'perfect', 'high', 'low', 'perfect', 'high'],
     'value': [1, 10, 13, 2, 10, 13]}

df = pd.DataFrame(d, columns=['id', 'levels', 'value'])
df = df.groupby(['id','levels'])[['value']].mean()

对于每个 [id, levels]，我想找到 value 之间的差异行和 value的perfect排。它看起来像这样:

id | levels | value | penalty
1  | high   | 13    | 3
   | low    | 1     | 9
   | perfect| 10    | 0
2  | high   | 13    | 3
   | low    | 2     | 8
   | perfect| 10    | 0

例如，在第一行中，您将从完美值 10 中减去 13，得到 3。
那么如何在找到 perfect 的地方进行计算？每个值 [id, levels] ，然后找出差异？

Answer 1

使用 xs 选择数据框的横截面，然后从 level=0 上的给定数据帧中减去该横截面

df['penalty'] =  df['value'].sub(df['value'].xs('perfect', level=1)).abs()

            value  penalty
id levels                 
1  high        13        3
   low          1        9
   perfect     10        0
2  high        13        3
   low          2        8
   perfect     10        0