Python数据框应用函数groupby和每列

【问题标题】：Python dataframe apply function groupby and per columnPython数据框应用函数groupby和每列
【发布时间】：2020-07-24 04:52:42
【问题描述】：

我有一个数据框：

df = Condition A_value B_value
       15       2       3
       30       1       8
       45       5       1
       15       3       9
       30       4       6
       45       8       2
       15       5       2
       30       7       3
       45       9       1
       15       0       8
       30       8       7
       45       1       3

我要申请sklearn.preprocessing.StandardScaler

在每一列上，按类型。（这意味着它将为 condition=15 的行缩放列 A_value，然后是 30、45 的 A_value 和 15 的 B_value，然后是 30，然后是 45。有没有办法在不遍历所有组的情况下做到这一点？（例如单线？）

最好的方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python pandas pandas-groupby data-science

【解决方案1】：

使用GroupBy.transform 分别处理每个组的每一列，使用Series.to_frame，添加DataFrame.set_index 用于处理没有Condition 的所有列：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

f = lambda x: (StandardScaler().fit_transform(x.to_frame()))[:, 0]
df = df.set_index('Condition').groupby('Condition').transform(f).reset_index()
print (df)
    Condition   A_value   B_value
0          15 -0.277350 -0.821995
1          30 -1.460593  1.069045
2          45 -0.240966 -0.904534
3          15  0.277350  1.150793
4          30 -0.365148  0.000000
5          45  0.722897  0.301511
6          15  1.386750 -1.150793
7          30  0.730297 -1.603567
8          45  1.044185 -0.904534
9          15 -1.386750  0.821995
10         30  1.095445  0.534522
11         45 -1.526117  1.507557

【讨论】：