使用 Pandas 查找数据框中的平均出现次数

Question

我有一个数据框，现在只有两列，'AGE' 和 'POPULATION'

我需要找出所有人的平均年龄。

所以我需要将年龄值添加到列表 n 次，其中 n 是给定年份的人口。如果 2 岁儿童的人口为 5，则应将数字 2 添加到列表中 5 次。这两个值都来自 Dataframe，因此我需要遍历它并使用同一行的相应值。

我能够通过以下代码得到正确答案：

l = []
for i in ppl_2014['AGE']:
    num = ppl_2014.at['A' + str(i),'POPESTIMATE2014']
    age = ppl_2014.at['A' + str(i),'AGE']

    l += ([age] * num)

avg = sum(l)/len(l)

print(avg)

如何使用 NumPy 或 Pandas 更有效地执行此操作？即使答案是正确的，代码也需要几分钟才能运行。我假设我需要将其转换为系列或数据框，但我只是不知道。

Answer 1

有了 pandas，你应该可以做到df['age'].mean()（文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.mean.html）