我有一个Pandas DataFrame如下:
a b c d
0 Apple 3 5 7
1 Banana 4 4 8
2 Cherry 7 1 3
3 Apple 3 4 7
我想按行对行进行分组' a'同时替换列中的值' c'通过分组行中的值的平均值,并添加另一列,其中列的值的std偏差为' c'其平均值已经计算出来。列' b'中的值或者' d'对于所有分组的行,它们是常量。因此,所需的输出将是:
a b c d e
0 Apple 3 4.5 7 0.707107
1 Banana 4 4 8 0
2 Cherry 7 1 3 0
实现这一目标的最佳方法是什么?
答案 0 :(得分:23)
您可以使用groupby-agg
operation:
In [38]: result = df.groupby(['a'], as_index=False).agg(
{'c':['mean','std'],'b':'first', 'd':'first'})
然后重命名并重新排序列:
In [39]: result.columns = ['a','c','e','b','d']
In [40]: result.reindex(columns=sorted(result.columns))
Out[40]:
a b c d e
0 Apple 3 4.5 7 0.707107
1 Banana 4 4.0 8 NaN
2 Cherry 7 1.0 3 NaN
Pandas默认计算样本std。要计算人口std:
def pop_std(x):
return x.std(ddof=0)
result = df.groupby(['a'], as_index=False).agg({'c':['mean',pop_std],'b':'first', 'd':'first'})
result.columns = ['a','c','e','b','d']
result.reindex(columns=sorted(result.columns))
产量
a b c d e
0 Apple 3 4.5 7 0.5
1 Banana 4 4.0 8 0.0
2 Cherry 7 1.0 3 0.0