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Python:如何使用迭代创建递增的多个变量

dataframe pandas python

jayko03 · 技术社区 · 6 年前

我有数据帧,叫做 df

Category    block   array_size  num_node    num_task    time
 DATA         2     100             1          1        0.104
 DATA   Â Â Â Â Â Â 2Â     100 Â Â Â Â Â Â Â Â     1   Â Â Â Â Â Â Â 2 Â Â Â     0.348
 DATA   Â Â Â Â Â Â 2Â     100  Â Â Â Â Â Â Â     1Â Â Â Â Â Â     1        2.837Â 
 DATA   Â Â Â Â Â Â 2Â     1000    Â Â Â Â Â Â Â  1   Â Â Â Â Â Â Â 1Â Â Â Â     29.188
 DATA   Â Â Â Â Â Â 2Â     1000    Â Â Â Â Â Â Â  1Â Â Â Â Â Â     1       284.087

有了这个数据帧,我想知道 mean
所以我想要的变量是(dfţfoo{block}{arrayţsize}{numţtask}),

df_foo_2_100_1 = df.loc[
    (df["num_task"] == 1) & 
    (df["block"] == 2) & 
    (df["array_size"] == 100)]["time"].mean()
df_foo_2_1000_1 = df.loc[
        (df["num_task"] == 1) & 
        (df["block"] == 2) & 
        (df["array_size"] == 1000)]["time"].mean()

如何使用循环自动创建这些变量?

1 回复 | 直到 6 年前

BENY 6 年前

groupby

df.loc[(df["num_task"] == 1) & (df["block"] == 2)].groupby('array_size').time.mean()
Out[206]: 
array_size
100       1.4705
1000    156.6375
Name: time, dtype: float64

看来你需要

df.groupby(['num_task','block','array_size']).time.mean()
Out[208]: 
num_task  block  array_size
1         2      100             1.4705
                 1000          156.6375
2         2      100             0.3480
Name: time, dtype: float64

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