Question

我正在尝试将温度数据的csv文件拆分成较小的字典，以便我可以计算每个月的平均温度。 csv文件的格式如下：

for row in df['AirTemperature']:
    for equivalentRow in df['MonthCategorical']:
        if equivalentRow == "January":
            JanuaryAirTemperatures.append(row)

在6个月内每天有24个读数。

我可以使用以下代码获得一半：

for row in df['AirTemperature']:
    if df['MonthCategorical'] == "January":
        JanuaryAirTemperatures.append(row)

但是这个输出的每个AirTemp值都与包含值January的行数重复。即它不是12,18,19等12,12,12,12,11,18,18,18,18,19,19,19,19

我尝试了以下内容：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

但是我收到以下错误：{{1}}我假设因为它试图查看整个列而不是等效行。

Answer 1

IIUC，您可以按月分组并获得每月气温的平均值：

g = df.groupby('MonthCategorical')['AirTemperature'].mean().reset_index(name='MeanAirTemperature')

返回：

  MonthCategorical  MeanAirTemperature
0          January                  22

然后，您可以选择要分组的列（即MonthCategorical而不是Month只能分组...）。

编辑：您还可以使用transform将新列附加到原始数据框：

df['MeanAirTemperature'] = df.groupby('MonthCategorical')['AirTemperature'].transform('mean')

根据另一列拆分一列csv文件

1 个答案: