如何计算在 Pandas 的另一列上分组的平均值答案

【问题标题】：How to calculate mean values grouped on another column in Pandas如何计算在 Pandas 的另一列上分组的平均值
【发布时间】：2015-08-09 12:22:50
【问题描述】：

对于以下数据框：

StationID  HoursAhead    BiasTemp  
SS0279           0          10
SS0279           1          20
KEOPS            0          0
KEOPS            1          5
BB               0          5
BB               1          5

我想得到类似的东西：

StationID  BiasTemp  
SS0279     15
KEOPS      2.5
BB         5

我知道我可以编写这样的脚本来获得所需的结果：

def transform_DF(old_df,col):
    list_stations = list(set(old_df['StationID'].values.tolist()))
    header = list(old_df.columns.values)
    header.remove(col)
    header_new = header
    new_df = pandas.DataFrame(columns = header_new)
    for i,station in enumerate(list_stations):
        general_results = old_df[(old_df['StationID'] == station)].describe()
        new_row = []
        for column in header_new:
            if column in ['StationID']: 
                new_row.append(station)
                continue
            new_row.append(general_results[column]['mean'])
        new_df.loc[i] = new_row
    return new_df

但我想知道 pandas 中是否有更直接的东西。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

这就是groupby 的用途：

In [117]:
df.groupby('StationID')['BiasTemp'].mean()

Out[117]:
StationID
BB         5.0
KEOPS      2.5
SS0279    15.0
Name: BiasTemp, dtype: float64

这里我们按“StationID”列分组，然后访问“BiasTemp”列并在其上调用mean

docs 中有一个关于此功能的部分。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在StationID 上使用groupby，然后在BiasTemp 上使用mean()。要输出Dataframe，请使用as_index=False

In [4]: df.groupby('StationID', as_index=False)['BiasTemp'].mean()
Out[4]:
  StationID  BiasTemp
0        BB       5.0
1     KEOPS       2.5
2    SS0279      15.0

没有as_index=False，它会返回一个Series

In [5]: df.groupby('StationID')['BiasTemp'].mean()
Out[5]:
StationID
BB            5.0
KEOPS         2.5
SS0279       15.0
Name: BiasTemp, dtype: float64

在此 pydata tutorial 中了解有关 groupby 的更多信息。

【讨论】：

这与 .transform(numpy.mean) 或 .apply(numpy.mean) 之类的操作有何不同？

【解决方案3】：

可以这样做：

df.groupby('StationID').mean()

【讨论】：