Question

我试图获得DataFrame的每个分区的每列平均值，例如：

  country      city  sales  stock
0      UK    London      1     34
1      UK     Leeds      2     20
2      UK     Leeds      3     21
3      RO      Cluj      4     24
4      RO      Cluj      5     25
5      RO Bucharest      6     25

也就是说，我希望获得sales和stock的平均值，并将这些值汇总为country和city的唯一组合。因此，生成的DataFrame应为：

  country      city  sales  stock
0      UK    London      1     34
1      UK     Leeds    2.5   20.5
2      RO      Cluj    4.5   24.5
3      RO Bucharest      6     25

我的国家/地区城市分区的重复行已汇总到一行，并带有平均值。

我研究了pandas.DataFrame.mean()上的文档和SO问题＆amp;诸如this one之类的答案，但没有一个能以直截了当的方式帮助我。任何帮助赞赏。

Answer 1

groupby

df.groupby(['country', 'city']).mean()

                   sales  stock
country city                   
RO      Bucharest    6.0   25.0
        Cluj         4.5   24.5
UK      Leeds        2.5   20.5
        London       1.0   34.0

设置索引

df.set_index(['country', 'city']).mean(level=[0, 1])

不设置索引

df.groupby（[＆＃39; country＆＃39;，＆＃39; city＆＃39;]，as_index = False，sort = False）.mean（）

  country       city  sales  stock
0      UK     London    1.0   34.0
1      UK      Leeds    2.5   20.5
2      RO       Cluj    4.5   24.5
3      RO  Bucharest    6.0   25.0

获取Pandas中每个分区的每列平均值

1 个答案: