我有一个如下所示的 Pandas DataFrame:
a b c d
0 Apple 3 5 7
1 Banana 4 4 8
2 Cherry 7 1 3
3 Apple 3 4 7
我想按“a”列对行进行分组，同时将“c”列中的值替换为分组行中值的平均值，并添加另一列，其平均值为“c”列中值的标准偏差计算出来的。对于所有被分组的行，“b”或“d”列中的值是恒定的。因此，所需的输出将是:
a b c d e
0 Apple 3 4.5 7 0.707107
1 Banana 4 4 8 0
2 Cherry 7 1 3 0
实现这一目标的最佳方法是什么？
最佳答案
您可以使用 groupby-agg operation :
In [38]: result = df.groupby(['a'], as_index=False).agg(
{'c':['mean','std'],'b':'first', 'd':'first'})
然后重命名列并重新排序:
In [39]: result.columns = ['a','c','e','b','d']
In [40]: result.reindex(columns=sorted(result.columns))
Out[40]:
a b c d e
0 Apple 3 4.5 7 0.707107
1 Banana 4 4.0 8 NaN
2 Cherry 7 1.0 3 NaN
Pandas 默认计算样本标准。计算总体标准:
def pop_std(x):
return x.std(ddof=0)
result = df.groupby(['a'], as_index=False).agg({'c':['mean',pop_std],'b':'first', 'd':'first'})
result.columns = ['a','c','e','b','d']
result.reindex(columns=sorted(result.columns))
产量
a b c d e
0 Apple 3 4.5 7 0.5
1 Banana 4 4.0 8 0.0
2 Cherry 7 1.0 3 0.0
关于python - Groupby Pandas DataFrame 并计算一列的平均值和标准偏差，并将标准添加为带有 reset_index 的新列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26599347/
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