Python 规范化数据帧中的值

我需要的是通过以下过程规范化下面的评级列：

按用户字段id分组

查找每个用户的平均评分

找到每个用户的评论提示并减去用户的平均评分

我有这个数据框：

                user       rating
 review_id
         a      1          5
         b      2          3
         c      1          3
         d      1          4
         e      3          4
         f      2          2
...

然后，我计算每个用户的平均值：

 >>>data.groupby('user').rating.mean()

 user
 1       4
 2       2.5
 3       4

我需要的最终结果是：

                user       rating
 review_id
         a      1          1
         b      2          0.5
         c      1          -1
         d      1          0
         e      3          0
         f      2          -0.5
...

---

数据帧如何有效地提供这种功能？

您可以使用

groupby（）.transform（）来实现这一点，请参阅

在这种情况下，按
'user'
进行分组，然后为每个组减去该组的平均值（您提供给
transform
的函数应用于每个组，但结果保留原始索引）：

您确定分级列中的值是数字吗？请尝试
data['rating']=data.rating.astype（'int'）
，然后运行您的groupby。@Alexander yeap就是这样。@BinaryStore对此持保留态度，因为我是熊猫的新手。我认为你发布的这个线程用一个静态值规范化了每一行，所以我想我需要一种不同类型的规范化。我删除了我的评论，但结果是没有办法收回旗帜。
In [7]: data.groupby('user').transform(lambda x: x - x.mean())
Out[7]:
           rating
review_id
a             1.0
b             0.5
c            -1.0
d             0.0
e             0.0
f            -0.5