Pandas groupby 并计算月平均值，但在单独的列中显示月值[重复]答案

【问题标题】：Pandas groupby and calculate monthly mean but also have month values indicated in a separate column [duplicate]Pandas groupby 并计算月平均值，但在单独的列中显示月值[重复]
【发布时间】：2020-03-07 01:34:01
【问题描述】：

我有一组时间序列数据，我希望计算几年的月平均值。可以做到的，

df_monthly_mean = df_preErup.groupby('month')['values'].mean()

这将给出 Pandas 核心系列的月平均值（12 个值对应于 1 月到 12 月）。但是有没有办法让另一列显示相应的月份（即 1 到 12）？

我尝试制作一个列表（1 到 12）并将其转换为熊猫系列并将两个系列连接起来。但是指数混淆了，每个月都没有正确对齐，导致 nan 值。

#list of month values
months_numbered = []
for i in range (1,13):
    months_numbered.append(i) 

#Convert to pandas series
months_no_series = pd.Series(months_numbered)

#Concat
df_preErup_MMean =pd.concat([months_no_series,df_monthly_mean],axis =1)

【问题讨论】：

阅读本节关于在 pandas 中进行聚合的内容-pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/…

标签： python pandas

【解决方案1】：

为什么不将groupby - mean 的结果直接分配给同一个数据框？

df_preErup['Monthly Mean'] = df_preErup.groupby('month')['values'].mean()

【讨论】：

这是可能的。但是放在同一张桌子上没有多大意义。由于我有大量数据（即 2010 年 1 月 1 日至 2019 年 8 月 31 日），但我期望的只有 12 个值对应于 12 个月，（即 2010 年至 2019 年 1 月的平均值，平均值2010 年 2 月至 2019 年 2 月的值......其他月份的值也如此）例如，日期数据集看起来像这样，01/01/2010, 02/01/2010,03/01/2010...。 ............，2010 年 8 月 25 日，...... 2006 年 2 月 22 日/2015,........ 2019 年 10 月 31 日。