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Python:根據(jù) Key 和附加條件將聚合列添加到 DataFrame

Python:根據(jù) Key 和附加條件將聚合列添加到 DataFrame

侃侃無極 2022-03-09 21:09:14
我在以下視圖中有 2 個(gè)數(shù)據(jù)框: dogs數(shù)據(jù)框是:DogID   PuppyName1  PuppyName2  PuppyName3  PuppyName4   DogWeightDog1       Nick         NaN         NaN      NaN            12.7Dog2       Jack         Fox         Rex      NaN            15.5         Dog3       Snack        NaN         NaN      NaN            10.2Dog4       Yosee        Petty       NaN      NaN            16.9puppyWeights數(shù)據(jù)框是:PuppyName   Jan17  Jun18  Dec18  April19   Nick         0.8    1.7     3.7     4.6Jack         0.6    1.3     2.8     3.5        Fox          0.9    1.7     3.4     4.3Rex          1.0    2.3     3.0     4.2Snack        0.8    1.7     2.8     4.4Yosee        0.6    1.2     3.1     4.3Petty        0.5    1.3     2.8     3.5 Dogs我需要根據(jù)數(shù)據(jù)框?qū)⒂嘘P(guān)幼犬體重的信息按月添加到數(shù)據(jù)PuppyWeights框中。如果 Dog 有超過 1 個(gè)孩子,例如:Dog2, Dog3-> 我需要對(duì)每個(gè)月的體重值取平均值PuppyName。例如: Dog2應(yīng)該是表Jack和表Fox中的值之間的平均值PuppyWeights:DogID   Jan17  Jun18  Dec18  April19   DogWeightDog2     0.75  1.5     3.1     3.9        15.5     我嘗試使用melt函數(shù)將['PuppyName1',  'PuppyName2',  'PuppyName3',  'PuppyName4']列轉(zhuǎn)換為行。dogs但是,當(dāng)狗有多個(gè)孩子時(shí),我不知道如何通過聚合將月份信息添加到數(shù)據(jù)幀中。df2 = dogs.melt(id_vars=['DogID','DogWeight'], var_name="Puppies", value_name='PuppyName')期望的輸出是:DogID   Jan17  Jun18  Dec18  April19   DogWeightDog1     0.8    1.7    3.7     4.6        12.7     Dog2     0.75   1.5    3.1     3.9        15.5   Dog3     0.8    1.7    2.8     4.4        10.2Dog4     0.55   1.25   2.95    3.9        16.9  如何按月份將體重信息添加到dogs數(shù)據(jù)框中?我會(huì)很感激任何想法。謝謝)
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1 回答

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慕工程0101907

TA貢獻(xiàn)1887條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊

這是melt, dogsthenmerge和groupby


df2 = dogs.melt(id_vars=['DogID','DogWeight'], var_name="Puppies", value_name='PuppyName').dropna()


df2.merge(df,on='PuppyName',how='left').groupby('DogID').mean()

Out[423]: 

       DogWeight     Jan17     Jun18     Dec18  April19

DogID                                                  

Dog1        12.7  0.800000  1.700000  3.700000      4.6

Dog2        15.5  0.833333  1.766667  3.066667      4.0

Dog3        10.2  0.800000  1.700000  2.800000      4.4

Dog4        16.9  0.550000  1.250000  2.950000      3.9


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反對(duì) 回復(fù) 2022-03-09
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