Question

我有一个数据集，其连续的行带有'标记'（数字0,1,2，....），表示所有这些行都属于同一个“图片”（例如marker = [0， 0,0,0,1,1,1,2,2,2,2,2，....]）。现在我希望我的程序能够给出每个“图片”的平均值，例如，所有数字= 0都属于图片0并计算该标记内整个数据框的平均值。到目前为止，我试过这个：

###Read data in: 
df = pd.read_csv(path_i, sep = ",")

#### Calculate means per picture: 

number = 0

for i in df:
      picture = df.marker[number]
      means = df.mean(picture)
      number = number + 1

我的代码给了我输出：但是每行都是一样的：我认为因为我期待大约96张图片，它给了我整个数据框的平均值。

Unnamed: 0       18547.000000
index            18548.000000
pos_time        341778.900067
pos_x              -95.375306
pos_y              -64.948367
pup_time        341778.900067
pup_diameter         3.116594
marker              48.336649
which_AOI            1.637822
fixation            17.559536
dtype: float64

Answer 1

您需要groupby并汇总mean：

df1 = df.groupby('marker').mean()

如果需要marker作为输出中的列：

df1 = df.groupby('marker', as_index=False).mean()

df1 = df.groupby('marker').mean().reset_index()

Pandas：使用for循环计算列中特定值的平均值

1 个答案: