Pandas更改单元格值，使其等于行中平均值的偏差？

Question

假设我有一个如下所示的df：

行x、y和z的平均值分别为1、2和10

我想将df转换为以下内容：

以便单元格值反映与行平均值的偏差

我使用的数据帧稍大一些，大约1500行乘50列。有没有一个优雅的方法来实现这一点？我可以通过创建一个包含所有平均值的矩阵，然后找出df值和新矩阵值之间的差异，用粗野的数学方法来实现，但我想知道是否有更聪明或更简单的方法来实现这一点。谢谢你的帮助

Answer 1

当然，您可以按行计算mean计算值，然后计算差值：

df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3],'y':[2,3,4]})

mean = df.mean(axis=1)
df = df.sub(mean,axis=0)
print(df)

输出：

     x    y
0 -0.5  0.5
1 -0.5  0.5
2 -0.5  0.5