获取某些组的平均价格答案

【问题标题】：Getting the average price of certain groups获取某些组的平均价格
【发布时间】：2022-06-23 18:51:59
【问题描述】：

目前有一个数据框是：

price     type                 randomc1     randomc2   randomc3
2         Dumpling
1         Milk Based Drinks
2         Dumpling
3         Milk Based Drinks
7         Cold Cuts
5         Cold Cuts

想要获得相似类型的平均价格。

想要的输出：

type                        average
Dumpling                       2
Milk Based Drinks              2
Cold Cuts                      6

此外，大约有 100 种不同的“类型”。因此，理想情况下希望打印每个“类型”。

任何帮助将不胜感激。

edit: output to print(df.to_dict()) 

{'Dish_Type': ['Dumpling',
  'Dumpling',
  'Milk Based Drinks',
  'Milk Based Drinks',
  'Dumpling'],
 'Dish_Price': ['$9.95', '$7.95', '$8.95', '$8.95', '$9.95']}

【问题讨论】：

友好的问题，如果你说“groupby and average”作为问题的标题，你真的尝试过groupby and average吗？ groupby('type')['price'].mean()?

标签： python pandas dataframe average

【解决方案1】：

你可以使用：

out = (df.assign(Dish_Price=df['Dish_Price'].str.lstrip('$').astype(float))
         .groupby('Dish_Type', as_index=False)
         .agg(Dish_Average=('Dish_Price', 'mean')))
print(out)

# Output
           Dish_Type  Dish_Average
0           Dumpling      9.283333
1  Milk Based Drinks      8.950000

设置：

data = {'Dish_Type': ['Dumpling', 'Dumpling', 'Milk Based Drinks',
                      'Milk Based Drinks', 'Dumpling'],
        'Dish_Price': ['$9.95', '$7.95', '$8.95', '$8.95', '$9.95']}
df = pd.DataFrame(data)

【讨论】：

@Pavan。请检查一下它是否适用于您的情况？
@Pavan 对于未来的问题，请从一开始就尽可能准确地处理您的问题。这与最初发布的问题完全不同。

【解决方案2】：

除非我理解正确，否则无论您有多少个不同的type，都将在使用groupby() 时考虑所有这些。你试过了吗：

df.groupby('type',as_index=False).agg(average=pd.NamedAgg('price','mean'))

【讨论】：

df.groupby('type')['price'].mean().rename('average').reset_index()
谢谢你，我觉得你的评论很有用！为了保持多样性，我编辑了另一种实现相同输出的选项！
df.groupby('type', as_index=False).agg(average=('price', 'mean')) :-P
再次感谢！我想我会保持原样，更明确一点，但输出没有变化:)
@CeliusStingher 是的，以前试过这个。但得到同样的错误。错误：只能将 str（不是“int”）连接到 str