python pandas - 转换自定义聚合答案

【问题标题】：python pandas - transform custom aggregationpython pandas - 转换自定义聚合
【发布时间】：2020-04-28 16:51:03
【问题描述】：

拥有以下数据框，涵盖 2 天内的用户活动：

    user    score
0   A   10
1   A   0
2   B   5

我想计算当时的平均用户得分并将结果转换为所有行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'user' : ['A','A','B'],
                   'score': [10,0,5]})

df["avg"] = df.groupby(['user']).transform("sum")["score"]
df.head()

这可以让我了解每个用户：

    user    score   avg
0   A         10    10
1   A          0    10
2   B          5    5

现在我想将每个分数除以天数 (2) 得到：

    user    score   avg
0   A         10    5
1   A          0    5
2   B          5    2.5

这可以在我计算总和的同一行上完成吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以将输出Series 除以2：

df = pd.DataFrame({'user' : ['A','A','B'],
                   'score': [10,0,5]})

df["avg"] = df.groupby(['user']).transform("sum")["score"] / 2

print (df)
  user  score  avg
0    A     10  5.0
1    A      0  5.0
2    B      5  2.5

【讨论】：

【解决方案2】：

在这里你可以做类似的事情


df["avg"] = df.groupby(['user']).transform("sum")["score"]/2                                                                                                                                     

In [54]: df.head()                                                                                                                                                                                        
Out[54]: 
  user  score  avg
0    A     10  5.0
1    A      0  5.0
2    B      5  2.5

【讨论】：