本文旨在介绍如何使用 Pandas 库在 Python 中实现与 SAS 中 Proc Standard 类似的数据标准化功能。通过自定义函数并结合 groupby 和 apply 方法，可以方便地将数据按照指定分组标准化到特定的均值和标准差，从而满足数据分析和建模的需求。本文将提供详细的代码示例和解释，帮助读者理解和应用该方法。
在 SAS 中，PROC STANDARD 允许用户按照指定的均值和标准差对数据进行标准化，并且可以按组进行操作。在 Pandas 中，我们可以通过自定义函数并结合 groupby 和 apply 方法来实现类似的功能。
以下是一个具体的例子，展示了如何使用 Pandas 将数据按照 surname 分组，并将 age 列标准化到均值为 0，标准差为 5。
import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({'surname': ['Lim', 'Lim', 'Tan', 'Tan'], 'name': ['John', 'David', 'Mary', 'Tom'], 'age': [25, 100, 50, 30]}) # 定义标准化函数 def standard(x, mean, std): x_std = mean + (x-x.mean()) * std/x.std() return x_std # 使用 groupby 和 apply 进行标准化 df['age_standard'] = (df.groupby('surname')['age'] .apply(lambda x: standard(x, 0, 5)) .reset_index(drop=True) ) # 打印结果 print(df)
代码解释：
- 导入 Pandas 库: import pandas as pd 导入 Pandas 库，并将其命名为 pd，方便后续使用。
- 创建 DataFrame: 使用 pd.DataFrame() 创建一个包含 surname、name 和 age 列的 DataFrame，模拟原始数据。
- 定义 standard 函数: 该函数接收一个 Series x、目标均值 mean 和目标标准差 std 作为参数。它首先计算 x 的标准化值，然后返回标准化后的 Series。公式为：x_std = mean + (x-x.mean()) * std/x.std()。
- 使用 groupby 和 apply:
- df.groupby(‘surname’)[‘age’]：首先按照 surname 列对 DataFrame 进行分组，然后选择 age 列。
- .apply(lambda x: standard(x, 0, 5))：对每个分组应用 standard 函数，将 age 列标准化到均值为 0，标准差为 5。lambda x: standard(x, 0, 5) 是一个匿名函数，它接收一个 Series x 作为输入，并调用 standard 函数进行标准化。
- .reset_index(drop=True)：重置索引，并删除旧的索引。这是为了确保 age_standard 列的索引与原始 DataFrame 的索引一致。
- 打印结果: print(df) 打印包含标准化后的 age_standard 列的 DataFrame。
输出结果：
surname name age age_standard 0 Lim John 25 -3.535534 1 Lim David 100 3.535534 2 Tan Mary 50 3.535534 3 Tan Tom 30 -3.535534
验证结果：
为了验证标准化结果是否符合预期，可以计算每个分组的均值和标准差。
print(df.groupby('surname')['age_standard'].mean()) # 应该接近 0 print(df.groupby('surname')['age_standard'].std()) # 应该接近 5
输出结果：
surname Lim -1.110223e-16 Tan 0.000000e+00 Name: age_standard, dtype: float64 surname Lim 5.000000 Tan 5.000000 Name: age_standard, dtype: float64
注意事项：
- 确保分组列（在本例中是 surname）包含足够的数据，以便计算有意义的均值和标准差。
- 如果某个分组的标准差为 0，则标准化过程会产生错误。需要对这种情况进行特殊处理，例如，可以为这些分组分配一个默认的标准化值。
- reset_index(drop=True) 是非常重要的一步，它可以避免索引不一致的问题。
总结：
通过自定义函数和 Pandas 的 groupby 和 apply 方法，可以灵活地实现 SAS 中 Proc Standard 的数据标准化功能。这种方法不仅代码简洁，而且易于理解和维护。在实际应用中，可以根据具体需求修改标准化函数和分组方式，以满足不同的数据处理需求。