,可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
from scipy.stats import zscore
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
df_zscore = df.apply(zscore)
df['ZScore_A'] = df_zscore['A']
df['ZScore_B'] = df_zscore['B']
df['ZScore_C'] = df_zscore['C']
这样,我们就向pandas dataframe添加了按zscore分组的列。每列的zscore值表示该列数据相对于整个列的均值和标准差的偏离程度。通过zscore分组的列,我们可以更好地理解数据的分布情况和异常值。
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