我试图找到每个 user_id 的平均每月费用，但我只能获得每个用户的平均费用或每个用户的每月费用。
因为我按用户和月份分组，所以无法获得第二个分组依据(月份)的平均值，除非我将分组依据输出转换为其他内容。
这是我的 df:
df = { 'id' : pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,2]),
'cost' : pd.Series([10,20,30,40,50,60,70,80]),
'mth': pd.Series([3,3,4,5,3,4,4,5])}
cost id mth
0 10 1 3
1 20 1 3
2 30 1 4
3 40 1 5
4 50 2 3
5 60 2 4
6 70 2 4
7 80 2 5
我可以获得每月总和，但我想要每个 user_id 的月份平均值。
df.groupby(['id','mth'])['cost'].sum()
id mth
1 3 30
4 30
5 40
2 3 50
4 130
5 80
我想要这样的东西:
id average_monthly
1 (30+30+40)/3
2 (50+130+80)/3
最佳答案
重置索引应该有效。试试这个:
In [19]: df.groupby(['id', 'mth']).sum().reset_index().groupby('id').mean()
Out[19]:
mth cost
id
1 4.0 33.333333
2 4.0 86.666667
如果需要，您可以只删除 mth。逻辑是，在 sum 部分之后，您有:
In [20]: df.groupby(['id', 'mth']).sum()
Out[20]:
cost
id mth
1 3 30
4 30
5 40
2 3 50
4 130
5 80
此时重置索引将为您提供独特的月份。
In [21]: df.groupby(['id', 'mth']).sum().reset_index()
Out[21]:
id mth cost
0 1 3 30
1 1 4 30
2 1 5 40
3 2 3 50
4 2 4 130
5 2 5 80
只是再次对其进行分组，这次使用mean 而不是sum。这应该会给你平均值。
如果这有帮助，请告诉我们。
关于python - pandas 获得 groupby 的平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40066837/
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