Question

我有一个如下所示的数据框：

'Location'    'Dir' 'Set'     'H1'    'H2'
0   Chicago     H1     4    *LIST*  *LIST*
1   Houston     H2     4    *LIST*  *LIST*
2   Los Angeles H2     4    *LIST*  *LIST*
3   Boston      H1     0    *LIST*  *LIST*
4   NYC         H2     0    *LIST*  *LIST*
5   Seattle     H1     0    *LIST*  *LIST*

所有列表项都是NNx1列表。

我想要的是获得每组的平均值（再次NNx1），这取决于＆＃39; Dir＆＃39;值。

例如，对于第4组，我希望他的意思是芝加哥H1，休斯顿H2和洛杉矶H2。另外，我也想要平均值+/- sigma。

例如，假设：

芝加哥H1是[4,8,10]

休斯顿H2是[8,4,12]

洛杉矶H2 [6,9,5]

我的意思是[6,7,9]

我认为.groupby方法很有用，但我不知道如何将条件性放在＆＃39; Dir＆＃39;列，以及要求列表的平均值。

有什么想法吗？

Answer 1

您可以按照我在下面显示的方式获取过滤组的元素均值。需要一些中间步骤（重塑数据并将列表转换为numpy数组），但这些步骤应该产生所需的方法列表（或数组）。

# melt H1 and H2 columns into key-value columns
# this will make it easier to select either the H1 or H2 list
df = pd.melt(df, id_vars=['Location', 'Set', 'Dir'], \
value_vars=['H1', 'H2'], var_name="Target_Dir", value_name="Values")

# convert lists to numpy arrays
# in order to be able to specify the axis for the mean calculation
df.Values = df.Values.apply(np.array)

# filter df to your target Dirs, group by Set
# and calculate element-wise means
df[df['Dir'] == df['Target_Dir']].groupby('Set')['Values'].apply(lambda x: np.mean(x, axis=0))

Answer 2

试试这个：

import pandas as pd

x = pd.DataFrame({'Location': ['Chicago','Houston','Los Angeles','Boston','NYC','Seattle'],
                  'Dir':      ['H1','H2','H2','H1','H2','H1'],
                  'Set':      [4,4,4,0,0,0],
                  'SetCopy':  [4,4,4,0,0,0]})
mean = x.groupby(['Set','Dir']).mean()
sd = x.groupby(['Set','Dir']).std()

根据评论进行修改：

import pandas as pd
import numpy as np
import itertools

x = pd.DataFrame({'Location': ['Chicago','Houston','Los Angeles','Boston','NYC','Seattle'],
                  'Dir':      ['H1','H2','H2','H1','H2','H1'],
                  'Set':      [4,4,4,0,0,0],
                  'H1':       [[4,8,10],[8,4,12],[6,9,5],[6,7,9],[0,0,0],[0,0,0]]})

mean = x.groupby(['Set','Dir']).H1.apply(
    lambda x: list(x)).apply(
    lambda x: np.mean(list(itertools.chain.from_iterable(x))))

sd = x.groupby(['Set','Dir']).H1.apply(
    lambda x: list(x)).apply(
    lambda x: np.std(list(itertools.chain.from_iterable(x))))

列表中的groupby和stats

2 个答案: