Python DataFrame内でカテゴリーごとに標準化をする方法について

Question

実現したいこと

初歩的な質問で恐縮です。

以下のようなDataFrameについて、「品物」列のカテゴリ別の標準化をしたスコアを
一番右の列に加えたいのですが、やり方が分からず投稿させて頂きました。

該当のソースコード

df = pd.DataFrame({
  '売上': [ 3069,  8390,  6378,  6236,  4486, 2234, 9482, 4938, 3948],
  '品物': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']
})

試したこと

列全体の標準化は以下の式で出せたのですが、「品物」カテゴリ内での標準化した数値を右の列に加えたい場合はどのようなコードを書くのが適切でしょうか？

df['売上_標準化'] = (df['売上'] - df['売上'].mean()) / df['売上'].std()

基本的な内容で恐れ入りますが、調べても中々分からなかったのでご質問させて頂きました。
何卒よろしくお願いいたします。

欲しい出力結果

出力結果としては以下のようなDataFrameを出したいと思っています。
新たに「標準化した数値」というカラムを作り、その中に「品物」カテゴリ内で標準化した値が入るようにしたいです。
例：1行目の売上「3069」の行には、品物「A」の中で標準化した値が入る
（teratailで何故か画像のアップロードが出来なかったので、以下にリンクを貼ります）
https://imgur.com/pdxigO4

Comments

[melian]

> 「品物」カテゴリ内での標準化した数値

['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'] を標準化した数値、という事かと思いますが、具体的にはどの様な結果を想定していますか？

[osakana1990]

早速ありがとうございます！また分かりづらくすみません。
ただいま質問文に「欲しい出力結果」のイメージを追記いたしました。
お手数お掛けしますが、ご確認いただけますと幸いです。

Answer 1

df['売上_標準化'] = df.groupby('品物', group_keys=False).apply(lambda x: (x['売上'] - x['売上'].mean()) / x['売上'].std())
print(df)

売上	品物	売上_標準化
3069	A	-1.0707
8390	A	0.909785
6378	A	0.160915
6236	B	0.707107
4486	B	-0.707107
2234	C	-0.941967
9482	C	1.39898
4938	C	-0.0686329
3948	C	-0.388382

Comments

[osakana1990]

早速ありがとうございます！
groupbyを使うのですね！
勉強になりました、ありがとうございます。