Question

有人可以指导我汇总大熊猫数据吗？

我有一个庞大的文件，其中包含来自大约数千名不同的人和20多个不同地点的每个时间戳调查数据。每项调查都有四个级别的“原因”，我列为Driver1，Driver2（有4个）。然后有一个列来计算调查，每个问题都有几列。由于原始数据的每一行都是单独的调查，因此计数始终为1，分数可以是-1,0,1。

       Date        Location    Person  Driver1  Driver2  Surveys   Question1   
-----------------------------------------------------------------------------
 4/30/2014 21:41    a123b      xyz234   Quest    Ion       1         -1

我的目标是：

通过汇总每日总调查数（总和）和每个问题的平均分数

这应该是每个位置以及每个人和每个驱动程序的每日（无时间戳）级别（4级）

     Date    Location   Person  Driver1  Driver2  Surveys   Question1   
-----------------------------------------------------------------------------
 4/30/2014    a123b     xyz234   Quest    Ion       3        0.33
 4/30/2014    a123b     xyz234   Quest    Bear      6         1

这将大大减少文件大小，但仍然可以提供详细数据。我想知道每个人每天为调查司机的表现，以便跟踪每月/每周的进度。

我认为它必须是这样的：

df2 = df.groupby['Date','Location','Person','Driver1','Driver2','Driver3','Driver4']
df2['Surveys'].sum()
df2['Question1'].mean()

Answer 1

你关闭了。你需要围绕那个groupby的一些（）

df2 = df.groupby(['Date','Location','Person','Driver1','Driver2','Driver3','Driver4'])

然后，如果您想要

，则将接下来的两行合并为一行

df2.agg({'Surveys' : 'sum', 'Question1' : 'mean'})

在熊猫中分组或转移？

1 个答案: