获取熊猫数据框每组的平均值

Question

我成功地从 futbin.com 获取了 FIFA 19 球员的时间序列价格数据。我现在有超过 200'000 行的玩家和价格数据。对于每个玩家，我有大约 17 个不同的价格（带有各自的时间戳）

我现在想创建一个新的数据框，每个玩家只有一行，价格应该是该特定玩家一段时间内的平均价格。每个玩家都有一个唯一的“Futbin_ID”号码。 直到现在我无法弄清楚如何做到这一点...... 如果有人可以帮助我，我将不胜感激......

Answer 1

您可能希望按 Fubin_ID 对其进行分组，然后找到每个分组的平均值：

avg_price = df_ts.groupby('Futbin_ID')['price'].agg(np.mean)

如果您也想将数据框与其他列一起使用，则可以删除原始中的重复项，除了第一列，并将价格值替换为平均值：

df_ts.drop_duplicates(subset="Futbin_ID", keep="first", inplace= True)
df_ts.join[avg_price.set_index("Fubin_ID"), on="Futbin_ID"]

您可以在此处阅读有关 groupby 的更多信息：https://www.tutorialspoint.com/python_pandas/python_pandas_groupby.htm