Pandas 熊猫群体中基于groupby或condition的Z评分估计

我有一个出租价值的统计参考表，如下所示

Sector      Usage     Mean_Rent       Standard_deviation
SE1         R         100             10
SE1         C         120             5
SE2         R         200             50
SE2         C         150             60

我还有租赁合同表，其中包含租赁合同信息

ID     Sector     Usage     Tenancy_year       Rental
1      SE1        R         2020               120
2      SE1        C         2020               180
3      SE1        R         2020               210
4      SE2        R         2020               170
5      SE2        C         2020               190
6      SE2        R         2020               210

在上表中，我想创建一个新的Z_score列。其中，Z分数是使用参考表计算的，参考表中包含了行业和使用列

预期产量

    ID     Sector     Usage     Tenancy_year       Rental     Z_score
    1      SE1        R         2020               120        (120-100)/10
    2      SE1        C         2020               180        (180-120)/5
    3      SE1        R         2020               210        (210-100)/10
    4      SE2        R         2020               170        (170-200)/50
    5      SE2        C         2020               190        (190-150)/60
    6      SE2        R         2020               210        (210-200)/50

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假设这两个表是

df1

和

df2

（按显示的顺序），您可以

合并它们，然后创建z分数：

df = pd.merge(df1, df2, how='right', on=['Sector', 'Usage'])

df['Z_score'] = (df.Rental - df.Mean_Rent) / df.Standard_deviation