熊猫：按功能分组并聚合

Question

假设我有一个具有以下值的数据框：

    name     start    end     description
0    ag       20       30       None
1    bgb      21       111      'a'
2    cdd      31       101      None
3    bgb      17       19       'Bla'
4    ag       20       22       None

我想groupby命名，然后取（end-start）个值的平均值。

我可以使用mean（df.groupby(['name'], as_index=False).mean()）

但是如何给均值函数减去两列（最后-第一个）？

Answer 1

您可以减去列，然后按列df['name']进行分组：

df1 = df['end'].sub(df['start']).groupby(df['name']).mean().reset_index(name='diff')
print (df1)
 name  diff
0   ag     6
1  bgb    46
2  cdd    70

另一个带有新列diff的想法：

df1 = (df.assign(diff = df['end'].sub(df['start']))
         .groupby('name', as_index=False)['diff']
         .mean())
print (df1)
  name  diff
0   ag     6
1  bgb    46
2  cdd    70