如何使用pandas groupby实现排除当前行的两列比值计算并生成新列

你可以先用transform计算每个分组的列总和，再基于每行的数值做差值计算，该方法比逐行apply的性能更高，适合大数据量场景：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Group':['A', 'A', 'A', 'B', 'B'],
                     'Col_1':[100, 200, 300, 400, 500],
                     'Col_2':[55, 66, 77, 88, 99]})

# 计算每个分组下Col_1、Col_2的总和，返回和原DataFrame长度一致的结果
group_col1_sum = df.groupby('Group')['Col_1'].transform('sum')
group_col2_sum = df.groupby('Group')['Col_2'].transform('sum')

# 按规则计算比值
df['Div_excl'] = (group_col2_sum - df['Col_2']) / (group_col1_sum - df['Col_1'])

计算后得到的df结果如下：

1. 你在lambda表达式中调用df['Col_2'].sum()、df['Col_1'].sum()，计算的是整个数据集的列总和，而非当前分组的列总和，逻辑不符合需求。
2. lambda的入参x是当前分组的完整DataFrame，直接用总和减去x会出现维度不匹配的问题，无法得到逐行的计算结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jiamei