Pandas:按组规范化值

Question

我发现很难用语言解释我想要实现什么，所以请不要因为我展示了一个简单的例子而评判我。我有一张这样的桌子：

值错误

main_col	some_metadata
此	True	10
this	错误	3
该	True	50
	10
其他	真	20
其他	错误	5

您可以使用groupby.transform('max')来获得每组的最大值，然后就地归一化：

df['value'] /= df.groupby('main_col')['value'].transform('max').div(100)

或：

df['value'] *= df.groupby('main_col')['value'].transform('max').rdiv(100)

输出：

main_col  some_metadata  value
0     this           True  100.0
1     this          False   30.0
2     that           True  100.0
3     that          False   20.0
4    other           True  100.0
5    other          False   25.0

您要查找的规范化公式是100 * (x / x.max()):

df.groupby(['main_col'])['value'].transform(lambda x: 100 * (x / x.max()))

结果：

0    100.0
1     30.0
2    100.0
3     20.0
4    100.0
5     25.0
Name: value, dtype: float64