Question

我有一张这样的表：

train_df：

Sex Target
M   1
M   1
M   1
F   0
F   1
F   0

我想创建一个数据透视表，以便它可以显示结果如下：

Row Labels  Average of Target
   F              0.333333333
   M                   1

我写了这样的代码：

temp2 = train_df.pivot_table(values='Target', index=['Sex'],aggfunc=lambda x: x.map.mean().

我的错误是＆＃34;属性错误：＆＃39;功能＆＃39;对象没有属性＆＃39;表示＆＃39;＆＃34;。我知道map.mean函数中的用法不正确。你能帮我解决一下这个问题吗？谢谢。

Answer 1

阐述评论，几乎没有类似的方式

In [325]: train_df.groupby('Sex', as_index=False).Target.mean()
Out[325]:
  Sex    Target
0   F  0.333333
1   M  1.000000

In [326]: train_df.groupby('Sex').Target.mean().reset_index()
Out[326]:
  Sex    Target
0   F  0.333333
1   M  1.000000

In [327]: train_df.groupby('Sex', as_index=False).agg({'Target': 'mean'})
Out[327]:
  Sex    Target
0   F  0.333333
1   M  1.000000

In [328]: train_df.groupby('Sex', as_index=False).agg({'Target': np.mean})
Out[328]:
  Sex    Target
0   F  0.333333
1   M  1.000000

In [329]: train_df.groupby('Sex', as_index=False).agg('mean')
Out[329]:
  Sex    Target
0   F  0.333333
1   M  1.000000

如果你坚持pivot_table

In [333]: train_df.pivot_table(index='Sex', values='Target', aggfunc='mean').reset_index()
Out[333]:
  Sex    Target
0   F  0.333333
1   M  1.000000

如何在python（pandas）中创建数据透视表

1 个答案: