Question

我真的很困惑，为什么只显示False而不是0.8，因为第3列（Value3）有4个true和1个false。我读到它应该可以用平均值表示，但我无法解决

也许有人可以给我一点提示我做错了什么？

data = [
    {
    "Datum": "2019-05-11",
    "Value1": True,
    "Value2": 10,
    "Value3": False,
    "Value4": 20
    },
    {
    "Datum": "2019-05-11",
    "Value1": True,
    "Value2": 20,
    "Value3": True,
    "Value4": 40
    },  
    {
    "Datum": "2019-05-11",
    "Value1": True,
    "Value2": 20,
    "Value3": True,
    "Value4": 40
    },     
    {
    "Datum": "2019-05-11",
    "Value1": True,
    "Value2": 10,
    "Value3": True,
    "Value4": 20
    },
    {
    "Datum": "2019-05-11",
    "Value1": True,
    "Value2": 20,
    "Value3": True,
    "Value4": 40
    },      
    {
    "Datum": "2019-05-12",
    "Value1": True,
    "Value2": 30,
    "Value3": True,
    "Value4": 50
    },
    {
    "Datum": "2019-05-12",
    "Value1": True,
    "Value2": 40,
    "Value3": True,
    "Value4": 60
    }
] 
df = pd.DataFrame(data)
ordered_df = df.groupby("Datum").agg("mean")

结果是：

ordered_df["Value3"]
Datum
2019-05-11    False
Name: Value3, dtype: bool

我希望这样：

Datum
2019-05-11    0.8
2019-05-12    1.0
Name: Value3, dtype: float64

编辑编辑编辑 有人可以尝试使用此数据吗？

比起我做DataFrame和groupby的东西...仍然不意味着布尔值

input_data = data["data"]
df = pd.DataFrame(input_data)
ordered_df = df.groupby("Datum").agg("mean")
ordered_df["Notabschaltung"]

还是一样

Datum
2019-11-12    False
Name: Notabschaltung, dtype: bool

Answer 1

使用第二个示例，我确实得到了错误。

要解决此问题，您可以使用：

Pjax::end()

此会将True转换为1，将False转换为0，然后

SELECT DISTINCT section FROM modules WHERE area='First' ORDER BY lvl ASC
SELECT section FROM modules WHERE area='First' GROUP BY section ORDER BY lvl ASC

基准

2019-11-12 0.0

名称：Notabschaltung，dtype：int64

熊猫的布尔值“平均值”

1 个答案: