我有一个数据框：
Type Name Cost
A X 545
B Y 789
C Z 477
D X 640
C X 435
B Z 335
A X 850
B Y 152
我的数据框中具有类型['A'，'B'，'C'，'D']和名称['X'，'Y'，'Z']的所有此类组合。我使用了groupby方法来获取特定组合的统计信息，例如AX，AY，AZ。下面是一些代码：
df = pd.DataFrame({'Type':['A','B','C','D','C','B','A','B'] ,'Name':['X','Y','Z','X','X','Z','X','Y'], 'Cost':[545,789,477,640,435,335,850,152]})
df.groupby(['Name','Type']).agg([mean,std])
#need to use mad instead of std
我需要消除3个MAD以外的观测值；就像是：
test = df[np.abs(df.Cost-df.Cost.mean())<=(3*df.Cost.mad())]
我对此感到困惑，因为df.Cost.mad（）返回整个数据而不是特定Type-Name类别的Cost的MAD。我该如何结合两者？
您可以使用groupby和transform创建可用于过滤数据的新数据系列。
groups = df.groupby(['Name','Type'])
mad = groups['Cost'].transform(lambda x: x.mad())
dif = groups['Cost'].transform(lambda x: np.abs(x - x.mean()))
df2 = df[dif <= 3*mad]
但是，在这种情况下，由于差异等于平均绝对偏差（各组最多只有两行），因此不会过滤掉任何行。
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