跨数据库规范化，然后跨组规范化答案

【问题标题】：Normalize across DB then across Group跨数据库规范化，然后跨组规范化
【发布时间】：2021-06-18 12:47:46
【问题描述】：

我正在尝试首先对整个 DF 中的连续变量进行归一化，然后在组内再次进行归一化。

这是一个示例 DF

       ave_win_last5  id_race
0               6.00     6734
1               3.25     6734
2               6.75     6734
3               5.50     6734
4               5.50     6734

我可以使用 df 在 df 中进行标准化

x_var['ave_win_last5'] = (x_var['ave_win_last5']-x_var['ave_win_last5'].mean())/x_var['ave_win_last5'].std()

但是，当我尝试在组内进行标准化时，输出全部为 NAN

x_var['ave_win_last5'] = (x_var['ave_win_last5'] -x_var.groupby('id_race')['ave_win_last5'].mean())/x_var.groupby('id_race')['ave_win_last5'].std()

      ave_win_last5  id_race
0                NaN     6734
1                NaN     6734
2                NaN     6734
3                NaN     6734
4                NaN     6734

我不确定为什么返回 NaN。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe normalize

【解决方案1】：

一种选择是使用groupby.transform，并将规范化逻辑移动到transform：

df['ave_win_last5'] = df.groupby('id_race').ave_win_last5.transform(lambda s: (s - s.mean()) / s.std())

df
#   ave_win_last5  id_race
#0       0.459335     6734
#1      -1.645952     6734
#2       1.033505     6734
#3       0.076556     6734
#4       0.076556     6734

【讨论】：

这适用于组内规范化，但是，当我首先在数据库内规范化然后在组内进行规范化时，我得到的结果与我刚刚在组内规范化一样。