panda groupby ID，并计算相对于坐标中心的半径答案

【问题标题】：panda groupby ID, and compute radius with respect to the center of the coordinatespanda groupby ID，并计算相对于坐标中心的半径
【发布时间】：2021-07-16 20:26:21
【问题描述】：

我有一个带有id 的熊猫数据框df，以及粒子组的物理坐标(x, y)。我想通过以下步骤使用熊猫数据框：groupby 与id，计算每个粒子距其中心的距离R=np.sqrt((x-x_c)**2+(y-y_c)**2)。 x_c 和 y_c（中心坐标）计算自：

df2=df.groupby('id', as_index=False)['x','y'].mean()
df2.columns=['id', 'x_c', 'y_c']

从此数据框：

          id       x         y        
0         33434.0  57580.40  65684.5  
1         33434.0  57580.10  65684.8  
2         33434.0  57580.20  65684.6  
3         33434.0  57580.40  65684.8  
          ...       ...      ...
817526  5621337.0  37264.00  53945.2  
817527  5621337.0  57161.90  65303.3 
817528  5621337.0  57287.80  65933.2  
817529  5621337.0  58111.30  66987.5

我想获取这个数据框：

          id       x         y        R
0         33434.0  57580.40  65684.5  0.21505813
1         33434.0  57580.10  65684.8  0.21505813
2         33434.0  57580.20  65684.6  0.10606601
3         33434.0  57580.40  65684.8  0.17677669
          ...       ...      ...
817526  5621337.0  37264.00  53945.2  17707.67
817527  5621337.0  57161.90  65303.3  5220.65
817528  5621337.0  57287.80  65933.2  5630.37
817529  5621337.0  58111.30  66987.5  6895.2

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe group-by pandas-groupby

【解决方案1】：

我们可以通过id 和transform 列x 和y 使用mean 来group 数据帧，然后从x 和y 列中减去变换后的平均值以使每个粒子居中，然后使用distance 公式计算得到的列R

c = ['x', 'y']
df['R'] = ((df[c] - df.groupby('id')[c].transform('mean')) ** 2).sum(1) ** 0.5

               id        x        y             R
0         33434.0  57580.4  65684.5      0.215058
1         33434.0  57580.1  65684.8      0.215058
2         33434.0  57580.2  65684.6      0.106066
3         33434.0  57580.4  65684.8      0.176777
...
817527  5621337.0  57161.9  65303.3   5220.657327
817528  5621337.0  57287.8  65933.2   5630.379935
817529  5621337.0  58111.3  66987.5   6895.229767

【讨论】：