Pandas：条件聚合均值和中位数答案

【问题标题】：Pandas: Conditional aggregation mean and medianPandas：条件聚合均值和中位数
【发布时间】：2017-09-16 20:51:35
【问题描述】：

设置

我正在用 Scrapy 抓取房屋广告，并用 pandas 分析结果。

我构建数据框，按位置分组并汇总多个住房特征（例如租金）。

问题

我想构建相同的数据框，即按位置分组并汇总住房特征，但现在也有条件地汇总。

也就是说，我为每个名为type 的住房广告设置了一个特征，即1 或2。我想根据type 是1 或2 对位置进行分组并汇总住房特征。

代码

group = ['borough','click district name for housing ads','district']
mdf['# for rent'] = 1 
aggregator = {
        'median rent pw':'median',
        'rent pw':'mean',
        '# of roommates':'mean',
        '# for rent':'sum',
        }

badf = mdf.groupby(group)['median rent pw','rent pw','# of roommates'].agg(aggregator)

这是我的工作代码，它不会有条件地聚合。

我想我可以将mdf 拆分为两个数据帧——每个type 一个——然后在两个帧上运行代码并将结果合并到一个表中。不过，这似乎有点低效。

我希望代码做这样的事情：

    aggregator = {
        'median rent pw type 1 ':'median, conditionally on type = 1',
        'median rent pw type 2 ':'median, conditionally on type = 2',
        'median rent pw':'median',
        'rent pw type 1':'mean, conditionally on type = 1',
        'rent pw type 2':'mean, conditionally on type = 2',
        'rent pw':'mean',
        '# of roommates':'mean',
        '# for rent':'sum',
        }

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe conditional aggregation

【解决方案1】：

如果我没记错的话，我认为您可以将type 包含在groupby 中

group = ['type', 'borough','click district name for housing ads','district']
mdf['# for rent'] = 1 
aggregator = {
        'median rent pw':'median',
        'rent pw':'mean',
        '# of roommates':'mean',
        '# for rent':'sum',
        }

badf = mdf.groupby(group)['median rent pw','rent pw','# of roommates'].agg(aggregator)

那你应该可以到type == 1

badf.loc[1]

或者

badf.xs(1)

【讨论】：

我该死。谢谢！顺便说一句，badf.loc[1] 和 badf.xs(1) 似乎都有效。