Question

我一直在网上搜索是否有一个简单的方法，当使用python / pandas从原始数据帧中获取仅包含唯一行及其基本统计数据（出现，平均值等）的数据帧时。 p>

到目前为止，我的努力只有一半：我找到了如何使用

获取所有唯一行

 data.drop_duplicates

但是我不太确定我应该如何轻易地检索出我想要的所有数据。我可以在分组上执行for循环，但这样会很慢。

我想到的另一种方法是使用groupby然后使用describe，例如

data.groupby(allColumns)[columnImInterestedInForStats].describe()

但事实证明，对于allColumns中的19列，只返回一行，根本没有统计数据。令人惊讶的是，如果我只为allColumns选择一个小子集，我实际上会得到子集及其所有统计数据的每个唯一组合。我的期望是，如果我填写groupby（）中的所有19列，我会得到所有独特的组？

数据示例：

df = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), ['1','3','3','2','4','2','5','3','6','3','5','1','1','1']]).T
df.columns = ['col1','col2','col3']

期望的结果：

col2 col3  mean  count and so on
A    1      1.1    1
     3      4.8    3
B    2      6.0    2
     4      2.5    1
     5      5.2    2
     6      3.4    1
C    3      3.4    1
D    1      5.5    3

进入数据框。

我确定它一定是非常微不足道的东西，但是我找不到合适的答案。提前谢谢。

Answer 1

使用agg（）可以达到预期的效果。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), \
                   ['1','3','3','2','4','2','5','3','6','3','5','1','1','1']]).T
df.columns = ['col1','col2','col3']
df['col1'] = df['col1'].astype(float)

df.groupby(['col2','col3'])['col1'].agg([np.mean,'count',np.max,np.min,np.median])

代替df.groupby中的'col1'，您可以放置您感兴趣的列列表。

Python - Pandas：唯一行及其统计信息的组合

1 个答案: