Pandas Dataframe：获取组内每个子组的第一行的平均值答案

【问题标题】：Pandas Dataframe: get average of first rows of each subgroup within a groupPandas Dataframe：获取组内每个子组的第一行的平均值
【发布时间】：2023-03-12 18:25:01
【问题描述】：

我有一个如下所示的 pandas 数据框：

df = pd.DataFrame({'Person_ID': [1,1,1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,3],
                  'Item_ID': [1,1,2,4,4,4,2,3,3,1,2,2,2],
                   'Value': [1,4,6,5,8,7,3,2,9,8,4,1,2]})

我想按 person_id 和 item_id 分组，然后得到第一行的平均值。例如：Person_ID 1 与 'Item_ID's 1,2 和 4 “关联”。此 Person_ID 和这些组的第一个条目的值分别是 1,6 和 5。平均为 4。

    Person_ID   Item_ID Value
0   1   1   1
1   1   1   4
2   1   2   6
3   1   4   5
4   1   4   8
5   1   4   7
6   2   2   3
7   2   3   2
8   2   3   9
9   3   1   8
10  3   2   4
11  3   2   1
12  3   2   2

期望的结果：

Person_ID Average_value_first_entries
1   4
2   2.5
3   6

我注意到这个问题很相似，但是这个问题的一个更复杂的版本： Pandas dataframe get first row of each group 在这种情况下，我不想按一个“id”分组，而是按两个“id”分组并取平均值。

我尝试了以下方法：

df.groupby(['Person_ID', 'Item_ID']).first()['Value']

但是，这会返回每个“第一个”条目，而不是平均值。

Person_ID  Item_ID
1          1          1
           2          6
           4          5
2          2          3
           3          2
3          1          8
           2          4
Name: Value, dtype: int64

任何帮助将不胜感激。我将特别感谢“计算高效”（时间）解决方案，因为真实数据集包含 120 万行。

【问题讨论】：

标签： python pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

找出Person_ID 和Item_ID 的每组first 行后，您需要再次对Person_ID 进行分组以求均值。像这样：

In [1312]: d = df.groupby(['Person_ID','Item_ID'], as_index=False).head(1)

In [1315]: d.groupby('Person_ID', as_index=False)['Value'].mean()
Out[1315]: 
   Person_ID  Value
0          1    4.0
1          2    2.5
2          3    6.0

按照@Datanovice 的建议，或者在一行中：

In [1320]: df.groupby(['Person_ID','Item_ID']).first().groupby(level=0)['Value'].mean().to_frame().reset_index()
Out[1320]: 
   Person_ID  Value
0          1    4.0
1          2    2.5
2          3    6.0

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以drop_duplicates

df.drop_duplicates(['Person_ID','Item_ID']).groupby(['Person_ID']).Value.mean()
Person_ID
1    4.0
2    2.5
3    6.0
Name: Value, dtype: float64

【讨论】：

【解决方案3】：

我们可以将groupby 与unstack 结合起来

(df.groupby(['Person_ID','Item_ID'])
 .first()
 .unstack()
 .mean(1)
 .reset_index(name='Average_value_first_entries')
  )

    Person_ID   Average_value_first_entries
0       1               4.0
1       2               2.5
2       3               6.0

【讨论】：

虽然此代码包含重命名“输出列”的行很有用，但我发现与其他解决方案相比，这种方法的鲁棒性稍差。在实际数据框中，我有许多其他列（与此问题无关）；需要调整上面的代码以选择正确的 ('Value') 列；例如：df[['Person_ID','Item_ID', 'Value']].groupby(['Person_ID','Item_ID']).first().unstack().mean(1).reset_index(name='Average_value_first_entries')