第七色在线视频,2021少妇久久久久久久久久,亚洲欧洲精品成人久久av18,亚洲国产精品特色大片观看完整版,孙宇晨将参加特朗普的晚宴

為了賬號安全,請及時(shí)綁定郵箱和手機(jī)立即綁定
已解決430363個(gè)問題,去搜搜看,總會(huì)有你想問的

Python Pandas:按分組和平均分組?

Python Pandas:按分組和平均分組?

眼眸繁星 2019-08-19 10:58:56
Python Pandas:按分組和平均分組?我有這樣的數(shù)據(jù)幀:cluster  org      time   1      a       8   1      a       6   2      h       34   1      c       23   2      d       74   3      w       6 我想計(jì)算每個(gè)群組每個(gè)組織的平均時(shí)間。預(yù)期結(jié)果:cluster mean(time)1       15 ((8+6)/2+23)/22       54   (74+34)/23       6我不知道如何在熊貓中做到這一點(diǎn),任何人都可以幫忙嗎?
查看完整描述

2 回答

?
飲歌長嘯

TA貢獻(xiàn)1951條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊

如果你想先對['cluster', 'org']組合采取均值,然后再對cluster群體采取均值


In [59]: (df.groupby(['cluster', 'org'], as_index=False).mean()

            .groupby('cluster')['time'].mean())

Out[59]:

cluster

1          15

2          54

3           6

Name: time, dtype: int64

如果你cluster不僅僅意味著價(jià)值觀,那么你可以


In [58]: df.groupby(['cluster']).mean()

Out[58]:

              time

cluster

1        12.333333

2        54.000000

3         6.000000

你可以groupby上['cluster', 'org']再取mean()


In [57]: df.groupby(['cluster', 'org']).mean()

Out[57]:

               time

cluster org

1       a    438886

        c        23

2       d      9874

        h        34

3       w         6


查看完整回答
反對 回復(fù) 2019-08-19
?
白豬掌柜的

TA貢獻(xiàn)1893條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊

我會(huì)簡單地按照你想要的邏輯來做這件事:

df.groupby(['org']).mean().groupby(['cluster']).mean()


查看完整回答
反對 回復(fù) 2019-08-19
  • 2 回答
  • 0 關(guān)注
  • 1813 瀏覽
慕課專欄
更多

添加回答

舉報(bào)

0/150
提交
取消
微信客服

購課補(bǔ)貼
聯(lián)系客服咨詢優(yōu)惠詳情

幫助反饋 APP下載

慕課網(wǎng)APP
您的移動(dòng)學(xué)習(xí)伙伴

公眾號

掃描二維碼
關(guān)注慕課網(wǎng)微信公眾號