我可以将一列插入到数据框中，对另一列进行 z 评分，如下所示：
[1] df.insert(<loc>, column='ZofA', value=(df['A']-df['A'].mean())/df['A'].std())
我可以对由另外 2 列分组的列进行简单的缩减，如下所示：
[2] df.groupby(['C1', 'C2'])['A'].mean()
我尝试用 [1] 中的 zscore 函数替换 [2] 中的简单的mean()函数，但不知道如何做到这一点，包括使用 .apply ——例如这失败了：
[3] df.groupby(['C1', 'C2']).apply((df['A']-df['A'].mean())/df['A'].std())
所以我的第一个问题是我显然不知道如何创建带有分组的 zscore 列。
我的第二个问题是我想结合（1）将新列插入到数据框（“ZofA”）中，该数据框保存来自另一列（“A”）的z分数，与（2）在定义的组内计算这些z分数由另外两列（'C1'，'C2'）。 (3) 我想在一个 df.insert() 语句中完成所有这些操作。我是否只是搞乱了我的括号和方括号之类的东西，或者我是否试图在一个声明中做太多事情？谢谢！
感谢您指向文档的指针。对于任何好奇的人，我想我会发布解决方案。首先，将 zscore 计算放入 lambda 中：
zscore = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()
神奇的成分是.transform。只需要这样写插入语句：
df.insert(<loc>, 'ZofA', df.groupby(['C1', 'C2'])['A'].transform(zscore))
解决方案确实在“Group By: split-apply-combine”文档中。您只需向下滚动大约一半到“转换”部分。我忽略了有关日期键的内容，只是将分组列直接插入到 groupby 语句中。
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