Pandas Dataframe groupby：double groupby＆amp;应用函数

Question

我有关于pandas数据帧的问题：

我有一个类似以下的数据框，

df = pd.DataFrame([[1,1,10],[1,1,30],[1,2,40],[2,3,50],[2,3,150],[2,4,100]],columns=["a","b","c"])   

   a  b    c
0  1  1   10
1  1  1   30
2  1  2   40
3  2  3   50
4  2  3  150
5  2  4  100

我想产生以下输出，

  a "new col"
0 1 30
1 2 100

其中第一行计算如下：

1. 按第一列＆＃34; a＆＃34;，
分组df
2. 然后将每个分组对象分组为＆＃34; b＆＃34;
3. 计算＆＃34; c＆＃34;的平均值。对于这个b-group
4. 计算一个＆＃34; a＆＃34;
的所有b-groupbs的均值
5. 这是存储在＆＃34; new col＆＃34;中的最终值。一个＆＃34; a＆＃34;

我可以想象这有点令人困惑，但我希望这是可以理解的。

我达到了预期的效果，但是因为我需要一个庞大的数据帧，我的解决方案可能会慢很多，

pd.DataFrame([ [a, adata.groupby("b").agg({"c": lambda x:x.mean()}).mean()[0]] for a,adata in df.groupby("a") ],columns=["a","new col"])
   a  new col
0  1     30.0
1  2    100.0

因此，我需要的是（？）    df.groupby（＆＃34;＆＃34）。GROUPBY（＆＃34; B＆＃34;）[＆＃34; C＆＃34]。意味着（）

非常感谢你！

Answer 1

这是单程

In [101]: (df.groupby(['a', 'b'], as_index=False)['c'].mean()
             .groupby('a', as_index=False)['c'].mean()
             .rename(columns={'c': 'new col'}))
Out[101]:
   a  new col
0  1       30
1  2      100

Answer 2

supportedProtocols

Answer 3

df.groupby(['a','b']).mean().reset_index().groupby('a').mean()
Out[117]: 
     b      c
a            
1  1.5   30.0
2  3.5  100.0