时间序列：分组并计算方差

Question

我有以下带有时间序列数据的数据框：

df = pd.DataFrame(columns = ['id', 'value'])
df['value'] =[9, 16, 10, 12, 11, 14]
df['id'] = [1, 1, 1, 2, 2, 2]

对于每个时间序列（由“id”列定义，我想计算方差以找到完全不变或变化很小的时间序列。

最终的数据框应如下所示：

df_end = pd.DataFrame(columns = ['id','value', 'var'])
df_end['value'] =[9, 16, 10, 12, 11, 14]
df_end['id'] = [1, 1, 1, 2, 2, 2]
df_end['var'] = [21, 21, 21, 2.3, 2.3, 2.3]

我试过了：

df.groupby(df['id']).var()

这给了我值，但我无法以正确的形式将其放入 df 中。我敢肯定，有一个我还不知道的方便的功能！

感谢您的帮助！

Answer 1

使用GroupBy.transform 指定列value：

df['var'] = df.groupby('id')['value'].transform('var')
print (df)
   id  value        var
0   1      9  14.333333
1   1     16  14.333333
2   1     10  14.333333
3   2     12   2.333333
4   2     11   2.333333
5   2     14   2.333333