我刚拿起pandas
,认为它可以让我在python中很好地进行数据分析。现在我有一个pandas
数据框,格式如下:
pandas.DataFrame({"p1": [1, 1, 2, 2, 3, 3]*2,
"p2": [1]*6+[2]*6,
"run": [1, 2]*6,
"result": xrange(12)})
p1 p2 result run
0 1 1 0 1
1 1 1 1 2
2 2 1 2 1
3 2 1 3 2
4 3 1 4 1
5 3 1 5 2
6 1 2 6 1
7 1 2 7 2
8 2 2 8 1
9 2 2 9 2
10 3 2 10 1
11 3 2 11 2
我想生成一个框架,其中包含每个参数集p1
和p2
的一个条目,其中包含这些参数的所有值result
的平均值,即< / p>
p1 p2 result
0 1 1 0.5
1 2 1 2.5
2 3 1 4.5
3 1 2 6.5
4 2 2 8.5
5 3 2 10.5
pandas
这样做的方法是什么?我会尝试复制原始表,删除不同的列(result
和run
),重新索引,将新索引再次合并为多索引,然后运行mean方法外部多指数水平。这是 的方法,如果是,我如何在代码中正确地做这些索引?
答案 0 :(得分:6)
您可以使用groupby(我已调用您的数据帧df):
df.groupby(['p1', 'p2']).mean()
这会产生MultiIndex DataFrame。要获得问题中的布局,请仅选择所需的列并重置索引:
df.groupby(['p1', 'p2']).mean()['result'].reset_index()