Python 如何在patsy中按组对变量进行降级？

对于回归，我想从（许多）右侧变量（它们是相互作用）中减去特定于组的平均值

没有群体特异性，这当然很容易

y, X = dmatrices('lhs ~ center(x1 * k1)', df)

我如何使用特定于组的方法来实现这一点？问题是，右侧包含许多交互术语，我无法天真地预先创建这些术语

所以我想先做一些类似的事情：

df['x1_times_k1'] = df['x1'] * df['k1']
df['x1_times_k1_centered'] = df.groupby('group')['x1_times_k1'].transform('mean')

y, X = dmatrices('lhs ~ x1_times_k1_centered', df)

但这不可行，有什么建议吗

编辑 或者：是否有办法在scikit中按组标准化数据