熊猫分组并计算月平均值，但在单独的列中也有月份值

Question

我有一组时间序列数据，我希望计算几年中值的每月平均值。可以做到的，

df_monthly_mean = df_preErup.groupby('month')['values'].mean() 

这将给出一个熊猫核心系列的月平均值（12个值对应于1月至12月）。但是，是否可以通过另一列显示相应的月份（即1到12）呢？

我试图列出一个列表（1到12），并将其转换为熊猫系列，并将两个系列连接起来。但是这些指数混杂在一起，每个月的对齐方式都不正确，从而导致nan值。

#list of month values
months_numbered = []
for i in range (1,13):
    months_numbered.append(i) 

#Convert to pandas series
months_no_series = pd.Series(months_numbered)

#Concat
df_preErup_MMean =pd.concat([months_no_series,df_monthly_mean],axis =1)

Answer 1

为什么不将groupby - mean的结果直接分配给同一数据框？

df_preErup['Monthly Mean'] = df_preErup.groupby('month')['values'].mean()