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按照A 列 进行分组并计算出B 列 每个分组 的 平均值 ，然后对B 列 内 的 每个元素减去分组 平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】 的 粉丝问了一个Pandas 的 问题，按照A 列 进行分组并计算出B 列 每个分组 的 平均值 ，然后对B 列 内 的 每个元素减去分组 平均值 ，这里拿出来给大家分享下，一起学习 "num" 列 每个分组 的 平均值 ，然后"num" 列 内 的 每个元素减去分组 平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df （输入是num 列 ，输出也是一 列 ），代码如下： import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [122, 111, 222 df.groupby('lv')["num"].transform('mean') df["juncha"] = df["num"] - df["gp_mean"] print(df) # 直接输出结果，省略分组 平均值 列 这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出 的 按照A 列 进行分组并计算出B 列 每个分组 的 平均值 ，然后对B 列 内 的 每个元素减去分组 平均值 的 问题，给出了3个行之有效 的 方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    关键词：awk awk是生信人必须要掌握 的 命令行工具。为什么？因为它太强大了。我们举一个例子来说明。 假设我们有一个1000万行 的 文件，大概长这样： 怎么求第四 列 的 平均数呢？ 用R来做计算也是很适合 的 ，比如像这样： 可以看出R耗时非常久，我想一个重要原因就是R在加载文件时“自动识别”了每一 列 的 数据类型，比如是字符串类型还是数字类型。 当然，R语言本身就非常慢，这也是很出名 的 ！ awk版本 awk用一行代码就可以解决问题，像这样（注意耗时）： 至此，我们可以看出，awk代码简单，但是性能却不差！ 在同样 的 机器上处理同样 的 文件，awk 的 运行时间是Python 的 一半左右，是R 的 大概十分之一。可以说，awk已经非常快了！ 都说C快，让我们看看到底有多快。代码如下： 可以看出，C 的 版本也仅比awk 的 稍快一点点。但是，C 的 代码复杂多了！由此，我们可以粗略比较出awk是一个非常完美的文本处理工具！ 如果有任何问题，欢迎交流！

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