在R中变异内的group_by +变异+索引列向量的等效python和pandas操作

在R中，可以使用group_by函数对数据进行分组操作，然后使用mutate函数进行变异操作，最后使用索引列向量来获取所需的结果。在Python中，可以使用pandas库来实现类似的操作。

以下是在Python和pandas中实现等效操作的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 在Python和pandas中进行等效操作
result = df.groupby('group').apply(lambda x: x['value'] - x['value'].mean())

# 打印结果
print(result)

上述代码中，首先导入pandas库并创建一个示例数据框。然后，使用groupby函数按照group列进行分组，并使用apply函数对每个分组进行操作。在apply函数中，使用lambda函数来计算每个分组中value列的均值，并将其从每个分组的value列中减去。最后，将结果打印出来。

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请注意，以上答案仅供参考，实际操作可能会因环境和需求而有所不同。