python - Pandas DataFrame 上的特定组计算

Question

我想知道从以下 DataFrame 中的价格中减去特定于品牌的平均价格的最优雅/Pythonic 方法是什么。

换句话来说，我想创建第二列，对于 Apple 产品，它等于原价减去 1200；对于联想产品，我想创建第二列，等于原价减去 700。

import pandas as pd
from io import StringIO

csv = StringIO('''product,brand,price
macbook,Apple,1000
macbook air,Apple,1200
macbook pro,Apple,1400
thinkbook,Lenovo,600
thinkpad,Lenovo,800
''')

df = pd.read_csv(csv)

预先感谢您的帮助!

Answer 1

您可以从价格中减去按平均值分组的值，以创建一个名为 Price_Diff_Mean 的新列。使用 .transform('mean') 创建一系列与 price 列长度相同的值，并从 price 中减去这些值:

df['Price_Diff_Mean'] = df['price'] - df.groupby('brand')['price'].transform('mean')
df
Out[6]: 
       product   brand  price  Price_Diff_Mean
0      macbook   Apple   1000             -200
1  macbook air   Apple   1200                0
2  macbook pro   Apple   1400              200
3    thinkbook  Lenovo    600             -100
4     thinkpad  Lenovo    800              100

或者，您可以使用 .assign 添加一列，这将给您相同的结果:

df = df.assign(Price_Diff_Mean = df['price'] - df.groupby('brand')['price'].transform('mean'))