Question

我有一个如下所示的Pandas DataFrame：

ID1    ID2     timestamp   x    y
0      0       43          1    40
0      0       53          20   41
0      0       63          21   41
0      1       73          5    100
0      1       75          6    99
0      1       83          7    87
1      0       100         34   23
1      0       200         0    0
1      0       210         0    22
1      0       222         22   15
2      0       300         22   15
2      1       450         22   15
2      1       451         22   15

现在，对于每个ID1和ID2组，我想计算时间差（最大-最小时间戳）以及x和y的平均值。结果数据帧应如下所示：

ID1    ID2     timestamp   x    y
0      0       20          14   40.6
0      1       10          6    95.3
1      0       110         14   15
2      0       300         22   15
2      1       1           22   15

这怎么办？我可以使用df.groupby(["ID1", "ID2"])进行分组，但是我不知道该如何计算差异和均值。

Answer 1

应该是这样的：

df.groupby(["ID1", "ID2"]).agg({
   'timestamp': lambda x: x.max() - x.min(),
   'x': 'mean',
   'y': 'mean'
}).reset_index()

Answer 2

我将使用#include <stdlib.h> /* srand, rand */ #include <time.h> /* time */ #include <iostream> double randomnumber() { double r1 = (double)rand() / RAND_MAX; return r1; } int main() { srand(time(NULL)); std::cout << randomnumber() << std::endl; }

np.ptp

Answer 3

由于您没有发布尝试的内容，因此我认为在this piece阅读文档可能对您的问题有很大帮助。

At the beginning of that page，介绍了split-apply-combine方法。

希望这会有所帮助。

计算DataFrame中各组的差异和均值

3 个答案: