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熊猫:多列返回平均值

group-by pandas python

Karma · 技术社区 · 7 年前

如何输出多个列的平均值?

Gender   Age     Salary     Yr_exp   cup_coffee_daily
  Male    28    45000.0        6.0                2.0
Female    40    70000.0       15.0               10.0
Female    23    40000.0        1.0                0.0
  Male    35    55000.0       12.0                6.0

我有 df.groupby('Gender', as_index=False)['Age', 'Salary', 'Yr_exp'].mean() ,但它仍然只返回第一列的平均值 Age 。如何返回不同列中特定列的平均值?所需输出:

Gender   Age     Salary   Yr_exp
  Male  31.5    50000.0      9.0
Female  31.5    55000.0      8.0

谢谢

2 回复 | 直到 7 年前

Jonathan Dayton 6 年前

给定此数据帧:

df = pd.DataFrame({
    "Gender": ["Male", "Female", "Female", "Male"],
    "Age": [28, 40, 23, 35],
    "Salary": [45000, 70000, 40000, 55000],
    "Yr_exp": [6, 15, 1, 12]
})

df
   Age  Gender  Salary  Yr_exp
0   28    Male   45000       6
1   40  Female   70000      15
2   23  Female   40000       1
3   35    Male   55000      12

按性别分组并使用 mean() 功能:

df.groupby("Gender").mean()
         Age   Salary  Yr_exp
Gender                       
Female  31.5  55000.0     8.0
Male    31.5  50000.0     9.0

编辑:之后可能需要更改索引方式 groupby() : df['Age', 'Salary'] 给出 KeyError 但是 df[['Age', 'Salary']] 返回预期的:

   Age  Salary
0   28   45000
1   40   70000
2   23   40000
3   35   55000

尝试更改

df.groupby("Gender", as_index=True)['Age', 'Salary', 'Yr_exp'].mean()

到

df.groupby("Gender", as_index=True)[['Age', 'Salary', 'Yr_exp']].mean()

VnC 6 年前

您还可以使用 pandas.agg() :

df.groupby("Gender").agg({'Age' : 'mean', 'Salary' : 'mean', 'Yr_exp': 'mean'})

将导致:

         Age    Salary  Yr_exp
Gender          
Female  31.5    55000   8
Male    31.5    50000   9

使用 .agg() 让您有机会对分组对象应用不同的函数,例如:

df.groupby("Gender").agg({'Age' : 'mean', 'Salary' : ['min', 'max'], 'Yr_exp': 'sum'})

输出:

          Age         Salary    Yr_exp
         mean    min      max   sum
Gender              
Female  31.5    40000   70000   16
Male    31.5    45000   55000   18