Python:摘要和聚合DataFrame中的组和子组 [英] Python: Summarizing & Aggregating Groups and Sub-groups in DataFrame

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本文介绍了Python:摘要和聚合DataFrame中的组和子组的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我正在尝试建立一个表,该表具有按子组划分的组,每个子组具有计数和平均值。例如,我要转换以下数据框:

I am trying to build a table that has groups that are divided by subgroups with count and average for each subgroup. For example, I want to convert the following data frame:

对于这样的表,其中 interval 是一个更大的组,而 a thru i 列成为该组内的子组,每个单元格中都有对应的子组的计数和平均值:

To a table that looks like this where the interval is a bigger group and columns a thru i become subgroups within the group with the corresponding subgroups' count and average in each cell:

我尝试了此尝试,但没有成功:

I have tried this with no success:

推荐答案

使用 DataFrame.melt GroupBy.agg 和具有新列名称的聚合函数的元组:

Use DataFrame.melt with GroupBy.agg and tuples for aggregate functions with new columns names:

df1 = (df.melt('interval', var_name='source')
         .groupby(['interval','source'])['value']
         .agg([('cnt','count'), ('average','mean')])
         .reset_index())
print (df1.head())
  interval source  cnt  average
0        0      a    1      5.0
1        0      b    1      0.0
2        0      c    1      0.0
3        0      d    1      0.0
4        0      f    1      0.0

这篇关于Python:摘要和聚合DataFrame中的组和子组的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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