分级操作 Pandas答案

【问题标题】：Hierarchical Operation Pandas分级操作 Pandas
【发布时间】：2021-10-31 16:27:20
【问题描述】：

显然我错过了一些简单的东西，但我不知道是什么。我想按组传播操作。让我们说一些简单的事情，我有一个带有多索引的简单系列（比如说 2 个级别），我想取平均值并将该平均值减去正确的索引级别。

极简示例代码：

a = pd.Series({(2,1): 3., (1,2):4.,(2,3):4.})
b = a.groupby(level=0).mean()
r = a-b # this is the wrong line, b doesn't propagate to the multiindex of a

我期望的结果：

2  1    -0.5
1  2    0
2  3    .5
dtype: float64

【问题讨论】：

标签： python pandas pandas-groupby multi-index

【解决方案1】：

使用Series.sub 和可能定义的对齐级别：

r = a.sub(b, level=0)
print (r)
2  1   -0.5
1  2    0.0
2  3    0.5
dtype: float64

或将GroupBy.transform 用于Series，其索引与原始a Series 相同：

b = a.groupby(level=0).transform('mean')
r = a-b
print (r)
2  1   -0.5
1  2    0.0
2  3    0.5
dtype: float64

【讨论】：

顺便@jezrael，我可能需要发布另一个问题，但假设b 的结果也是多级的（例如，如果a 有3 个级别，b 有2 个级别因为b= a.groupby(level=[0,1]).mean())，这似乎不再起作用了。如果我不够清楚，我要么更新我的问题，要么发布一个新问题。但我期待的是像r = a.sub(b, level=[0,1]) 这样似乎不起作用的东西。我得到TypeError: Join on level between two MultiIndex objects is ambiguous
好的，没有使用 transform 函数检查您的第二个示例，这就是在这种情况下的工作 =)