Question

我正在分析来自足球运动员的信息的数据集。我有足球运动员的名字，他的俱乐部和所有技能。我想从俱乐部中获取所有球员的均值，并检查该俱乐部更好的技能。例如，哪个俱乐部拥有更快的球员，最高的球员等等。

这是我的数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "Club": ["Palmeiras", "SPFC", "Corinthians", "Palmeiras", "SPFC"],
        "Player": ["FFFFF", "EEEE", "DDDD", "CCCC", "BBBB"],
        "Balance": [70, 80, 90, 50, 60],
        "Speed": [90, 89, 70, 88, 80],
        "Aggression": [70, 74, 80, 85, 66],
    }
)

在此示例中，我得到的俱乐部平均速度最高：

print("Club with highest speed: " + df.groupby("Club")["Speed"].mean().reset_index().sort_values("Speed", ascending=False).iloc[0, 0])

我想为所有技能，速度最快的俱乐部，平衡最高的俱乐部等等打印相同的内容。我以为可以使用与之前使用df.iterrows()类似的方法，但是，我很难将其与groupby函数结合使用。

我也找到了这个示例How to loop over grouped Pandas dataframe?，但对我来说不起作用。

Answer 1

您希望结合使用groupby().mean()来获得各个俱乐部的所有均值统计数据，并结合idxmax()来识别具有最大均值的俱乐部：

df.groupby('Club').mean().idxmax()

输出：

Balance       Corinthians
Speed           Palmeiras
Aggression    Corinthians
dtype: object

Answer 2

我认为@Quang Hoang已经解决了您的问题，但是如果您想在一个数据框中获得所有内容，则可以执行以下操作。

means = df.groupby('Club').mean().max()
best = df.groupby('Club').mean().idxmax()
res = pd.DataFrame([means, best], index=['Mean', 'Team']).T

In [1]: print(res)
Out[1]: 
            Mean    Team
Balance     90      Corinthians
Speed       89      Palmeiras
Aggression  80      Corinthians

如何创建宏以遍历Pandas Dataframe中的所有列？

2 个答案: