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计算分组内时间列的最大差值

在 Pandas 中，要计算每个分组内 time 列的最大值与当前行值的差值，需结合 groupby() 和 transform() 方法。核心步骤如下：

1. 分组计算最大值
   使用 transform('max') 获取每个分组中 time 列的最大值，结果会扩展为与原 DataFrame 长度相同的 Series：

   max_times = df.groupby('分组列')['time'].transform('max')
   

2. 计算差值
   用扩展后的最大值序列直接减去原 time 列：

   df['max_diff'] = max_times - df['time']
   

完整代码示例

import pandas as pd# 示例数据
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],'time': [10, 15, 5, 8, 3]
}
df = pd.DataFrame(data)# 计算每组 time 最大值与当前行的差值
df['max_diff'] = df.groupby('group')['time'].transform('max') - df['time']print(df)

输出结果：

  group  time  max_diff
0     A    10         5  # A组最大值15-10=5
1     A    15         0  # A组最大值15-15=0
2     B     5         3  # B组最大值8-5=3
3     B     8         0  # B组最大值8-8=0
4     B     3         5  # B组最大值8-3=5

关键说明：

1. transform('max')：为每个分组生成最大值，并广播到组内每一行
2. 向量化运算：直接相减实现高效计算，无需循环
3. 适用场景：时间序列分析、组内数据离散度计算等