我有一个包含两列的数据框：id和val。
df = pd.DataFrame ({'id': [1,1,1,2,2,2,3,3,3,3], 'val' : np.random.randn(10)})
id val
0 1 2.644347
1 1 0.378770
2 1 -2.107230
3 2 -0.043051
4 2 0.115948
5 2 0.054485
6 3 0.574845
7 3 -0.228612
8 3 -2.648036
9 3 0.569929
我想将自定义函数val应用于id。假设我要应用最小-最大缩放。这就是我使用for循环的方式：
df['scaled']=0
ids = df.id.drop_duplicates()
for i in range(len(ids)):
df1 = df[df.id==ids.iloc[i]]
df1['scaled'] = (df1.val-df1.val.min())/(df1.val.max()-df1.val.min())
df.loc[df.id==ids.iloc[i],'scaled'] = df1['scaled']
结果是：
id val scaled
0 1 0.457713 1.000000
1 1 -0.464513 0.000000
2 1 0.216352 0.738285
3 2 0.633652 0.990656
4 2 -1.099065 0.000000
5 2 0.649995 1.000000
6 3 -0.251099 0.306631
7 3 -1.003295 0.081387
8 3 2.064389 1.000000
9 3 -1.275086 0.000000
我怎样才能更快地做到这一点而没有循环？
您可以使用groupby：
In [6]: def minmaxscale(s): return (s - s.min()) / (s.max() - s.min())
In [7]: df.groupby('id')['val'].apply(minmaxscale)
Out[7]:
0 0.000000
1 1.000000
2 0.654490
3 1.000000
4 0.524256
5 0.000000
6 0.000000
7 0.100238
8 0.014697
9 1.000000
Name: val, dtype: float64
（请注意，np.ptp()可以使用/峰峰值代替s.max() - s.min()。）
这会将功能应用于按分组的minmaxscale()每个较小的Series 。valid
以第一组为例：
In [11]: s = df[df.id == 1]['val']
In [12]: s
Out[12]:
0 0.002722
1 0.656233
2 0.430438
Name: val, dtype: float64
In [13]: s.max() - s.min()
Out[13]: 0.6535106879021447
In [14]: (s - s.min()) / (s.max() - s.min())
Out[14]:
0 0.00000
1 1.00000
2 0.65449
Name: val, dtype: float64
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