输出一个表格，表格的每个位置都是原始值减去对应性别分组统计的均值所得到的结果 ? - diabetes_df.???(['SEX']).???(np.???)输出一个表格，表格的每个位置都是原

根据提供的引用内容，可以看出这是关于数据处理的内容。要输出一个表格，表格的每个位置都是原始值减去对应性别分组统计的均值所得到的结果，可以按照以下步骤进行操作：\n\1. 首先，需要使用Ps库读取数据集，并将其转换为DataFram格式。假设数据集的名称为ibetes.csv，可以使用以下代码读取数据集：\n\ ```pyth\ impor pandas as p\ diabetes_df = p.r_csv('ibetes.csv')\ ```\n\2. 接下来，需要按照性别对数据进行分组，并计算每个分组的均值。可以使用以下代码实现：\n\ ```pyth\ groupby_sex = diabetes_df.groupby('SEX')\ m_by_sex = groupby_sex.m()\ ```\n\3. 然后，需要将每个原始值减去对应性别分组统计的均值。可以使用以下代码实现：\n\ ```pyth\ def subtr_m(x):\ sex = x['SEX']\ m = m_by_sex.[sex, x.nam]\ retur x - m\n \ subtr_df = diabetes_df.apply(subr_m, axis=1)\ ```\n\4. 最后，需要将结果输出为表格的形式。可以使用以下代码实现：\n\ ```pyth\ subtr_tab = subtr_df.piv_tab(index='SEX', aggfu='m')\ ```\n\ 这里使用了DataFram的piv_tab方法，将数据按照性别进行分组，并计算每个分组的均值。\n\完整代码如下：\n\```pyth\impor pandas as p\n\# 读取数据集\ibetes_df = p.r_csv('ibetes.csv')\n\# 按照性别对数据进行分组，并计算每个分组的均值\groupby_sex = diabetes_df.groupby('SEX')\m_by_sex = groupby_sex.m()\n\# 将每个原始值减去对应性别分组统计的均值\f subtr_m(x):\ sex = x['SEX']\ m = m_by_sex.[sex, x.nam]\ retur x - m\n\subr_df = diabetes_df.apply(subr_m, axis=1)\n\# 将结果输出为表格的形式\subr_tab = subtr_df.piv_tab(index='SEX', aggfu='m')\pri(subr_tab)\```\n\