从 Pandas Dataframe 中删除值，从组的平均值中保持 1 STD

Question

在 Pandas df 上，当列的单个值与组的平均值相差或多或少 1 个标准时，我想在列上删除行。

例如，我有一个与 state 相关的名称列表，我想删除高于或低于 state 价格标准的每个实例。

谢谢。

#df
state price
a       10
a       30
a       60
b       60
b       50
...
n       x


stats = df.groupby('state')['price'].describe()

编辑：谢谢@MYousefi

但看看我的 output，我仍然可以在第二张图上看到异常值

答案1

Edit2：问题通过下面的@MYousefi 链接解决

Answer 1

一种方法是计算与平均值和 select 的偏差。

df = pd.DataFrame([['a', 10], ['a', 30], ['a', 60], ['b', 10], ['b', 50], ['b', 60]], columns = ['state', 'price'])

agg = df.groupby('state')['price'].agg(['mean', 'std'])

df[((df[['state', 'price']].set_index('state')['price'] - agg['mean']).abs() / agg['std']).reset_index(drop=True) <= 1]

最后一条语句的 output 应该是：

  state  price
0     a     10
1     a     30
4     b     50
5     b     60

还发现Pandas 按 Zscore 的每组过滤器异常，这与我相信的相同。