如何在Pandas中按组应用r2_score

在Pandas中按组应用r2_score，可以使用groupby方法结合apply函数来实现。groupby方法可以将数据按照指定的列进行分组，然后可以对每个组应用自定义的函数。

首先，需要导入所需的库和模块：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import r2_score

接下来，假设我们有一个包含特征列和目标列的数据集df，我们想要按照某一列进行分组，并计算每个组的r2_score。

# 创建示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Feature': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Target': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以使用groupby方法按照Group列进行分组，并使用apply函数应用r2_score函数来计算每个组的r2_score。

# 按组应用r2_score
result = df.groupby('Group').apply(lambda x: r2_score(x['Feature'], x['Target']))

最后，result将包含每个组的r2_score值。

Pandas中按组应用r2_score的优势是可以方便地对数据进行分组计算，适用于需要按照某一列或多列进行分组，并对每个组应用r2_score的场景。

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