Python数据帧groupby binning统计信息

Question

对于每个“acat”唯一值，我想计算每个“数据”类别的出现次数（称为“bins”），然后计算“bins”的均值和偏差

数据的可能值= 1,2,3,4,5

df = pd.DataFrame({'acat':[1,1,2,3,1,3],
                   'data':[1,1,2,1,3,1]})


df
Out[45]: 
   acat  data
0     1    1
1     1    1
2     2    2
3     3    1
4     1    3
5     3    1

表示acat = 1：

bins =（2 + 0 + 1 + 0 + 0） average = bins / 5 = 0.6

表示acat = 2：

bins =（0 + 1 + 0 + 0 + 0） average = bins / 5 = 0.2

表示acat = 3：

bins =（2 + 0 + 0 + 0 + 0） average = bins / 5 = 0.4

bin_average_col 0.6 0.6 0.2 0.4 0.6 0.4

我也想要一个bin_skew_col。

我有一个使用交叉表的解决方案，但是当acat数量很大时，这会打击我的PC内存。

我已尝试过groupby和transform，但这超出了我的范围！

非常感谢提前。