计算 MAD（平均绝对偏差） GroupBy Pandas答案

【问题标题】：Computing MAD(mean absolute deviation) GroupBy Pandas计算 MAD（平均绝对偏差） GroupBy Pandas
【发布时间】：2015-07-03 00:12:44
【问题描述】：

我有一个数据框：

Type Name Cost
  A   X    545
  B   Y    789
  C   Z    477
  D   X    640
  C   X    435
  B   Z    335
  A   X    850
  B   Y    152

我的数据框中有所有此类组合，类型为 ['A','B','C','D'] 和名称 ['X','Y','Z'] 。我使用 groupby 方法来获取特定组合的统计信息，例如 A-X 、 A-Y 、 A-Z 。这是一些代码：

df = pd.DataFrame({'Type':['A','B','C','D','C','B','A','B'] ,'Name':['X','Y','Z','X','X','Z','X','Y'], 'Cost':[545,789,477,640,435,335,850,152]})
df.groupby(['Name','Type']).agg([mean,std])  
#need to use mad instead of std

我需要消除超过 3 MADs 之外的观察结果；类似：

test = df[np.abs(df.Cost-df.Cost.mean())<=(3*df.Cost.mad())]

我对此感到困惑，因为 df.Cost.mad() 返回整个数据而不是特定类型名称类别的成本的 MAD。我怎么能把两者结合起来？

【问题讨论】：

标签： python pandas group-by dataframe aggregate

【解决方案1】：

您可以使用groupby 和transform 创建可用于过滤数据的新数据系列。

groups = df.groupby(['Name','Type'])
mad = groups['Cost'].transform(lambda x: x.mad())
dif = groups['Cost'].transform(lambda x: np.abs(x - x.mean()))
df2 = df[dif <= 3*mad]

但是，在这种情况下，不会过滤掉任何行，因为差值等于平均绝对偏差（组最多只有两行）。

【讨论】：

谢谢，你的答案和 unutbu 的答案是一样的，虽然你的更紧凑。最后一行有错字，应该以方括号结尾。谢谢！！

【解决方案2】：

您可以在分组对象上获取聚合函数：

df["mad"] = df.groupby(['Name','Type'])["Cost"].transform("mad")
df = df.loc[df.mad<3]

【讨论】：