在python中，一组数据中有时间和个体两个索引，这组数据如何减去时间均值和个体均值

在 Python 中，可以使用 pandas 库来处理带有时间和个体索引的数据。首先需要将数据读入到一个 pandas DataFrame 中，然后可以使用 DataFrame 的 groupby() 方法将数据按时间和个体索引分组，再使用 mean() 方法计算时间和个体的均值。最后，可以使用 subtraction() 减去每个时间和个体对应的均值。

import pandas as pd

# 读入数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 计算时间和个体的均值
time_mean = data.groupby("time").mean()
individual_mean = data.groupby("individual").mean()

# 减去时间和个体的均值
data_time_mean = data.subtract(time_mean, level="time")
data_individual_mean = data_time_mean.subtract(individual_mean, level="individual")

请注意，上面的代码假设数据中有 "time" 和 "individual" 列，并且已经将数据读入到 "data" 变量中。