我有一个大的EXCEL文件，其中包含从API加载和排序的股票数据。以下是适用于解决此问题的虚拟数据示例：

我想创建一个函数，按他们的行业对股票进行评分。对于这个样本，如果一只股票的[‘Growth’]值低于其组的平均增长(分位数，百分位数)，我想给一只股票打5分，如果高于组的平均增长**，我想给它打10分。应在列表中返回一列中所有值的分数
当前未完成代码：

import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.DataFrame(pd.read_excel('dummydata.xlsx')

所需的输入：

data['Growth'].apply(score) # Scores stock

所需输出：
[5，10，10，5，10，5]
如果我可以为这个样本创建一个函数，那么我将能够为不同的列创建类似的函数，这些列具有稍微不同的条件和影响分数的聚合(如百分位数或分位数)。我想说，这里的主要问题是访问这些分组的值并对它们进行比较。