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python - Pandas :具有相同名称的列的平均值

coder 2023-08-18 原文

我有一个包含如下列的数据框:

['id','name','foo1', 'foo1', 'foo1', 'foo2','foo2', 'foo3']

我想得到一个新的数据框，其中对共享相同名称的列进行平均:

['id','name','foo1', 'foo2','foo3']

这里的 foo1 列是原始数据框中名为 foo1 的三列的平均值，foo2 是名为 foo2 的两列的平均值，foo3 就是 foo3

注意:id 和 name 不是数字，我必须保留它们。

最佳答案

基本思想是，您可以按列名进行分组，并对每个组进行均值运算。

我看到了一些针对您的问题的评论，并尝试为您提供不同的方法来实现目标。 (解决方案 (3) 是我找到的最好的解决方案!)

(1) 快速解决。如果您的非数字列非常有限，并且拥有唯一的名称，例如列 id 和 name。你可以做的是:

首先设置索引['id', 'name']来保存它们，

df = df.set_index(['id', 'name'])

然后在列上使用DataFrame.groupby函数，设置axis=1(遍历每一列)，应用mean 每个组的函数。

df.groupby(by=df.columns, axis=1).mean()

最后，重置索引以恢复 ['id', 'name'] 列

df = df.reset_index()

这是一个示例代码:

In [35]: df = pd.DataFrame([['001', 'a', 1, 10, 100, 1000], ['002', 'b', 2, 20, 200, 2000]], columns=['id', 'name', 'c1', 'c2', 'c2', 'c3'], index=list('AB'))

In [36]: df = df.set_index(['id', 'name'])

In [37]: df = df.groupby(by=df.columns, axis=1).mean()

In [38]: df = df.reset_index()

In [39]: df
Out[39]: 
    id name  c1   c2    c3
0  001    a   1   55  1000
1  002    b   2  110  2000

(2) 完整的解决方案。如果你有很多非数字的和唯一命名的列，你可以做的是:

首先转置你的数据框，

df2 = df.transpose()

然后您按操作进行分组(在其索引和 axis=0 上)，但要小心处理每个组:对于这些数字组，返回它们的平均值；对于这些非数字组，返回它们的第一行:

df2 = df2.groupby(by=df2.index, axis=0).apply(lambda g: g.mean() if isinstance(g.iloc[0,0], numbers.Number) else g.iloc[0])

最后，转回:

df = df2.transpose()

这里是代码示例:

In [98]: df = pd.DataFrame([['001', 'a', 1, 10, 100, 1000], ['002', 'b', 2, 20, 200, 2000]], columns=['id', 'name', 'c1', 'c2', 'c2', 'c3'], index=list('AB'))

In [99]: df2 = df.transpose()

In [100]: df2 = df2.groupby(by=df2.index, axis=0).apply(lambda g: g.mean() if isinstance(g.iloc[0,0], numbers.Number) else g.iloc[0])

In [101]: df3 = df2.transpose()

In [102]: df3
Out[102]: 
  c1   c2    c3   id name
A  1   55  1000  001    a
B  2  110  2000  002    b

In [103]: df
Out[103]: 
    id name  c1  c2   c2    c3
A  001    a   1  10  100  1000
B  002    b   2  20  200  2000

您需要导入数字

更多注意事项:

(3) 一应俱全!这个解决方案是我发现的最好的解决方案:

df.groupby(by=df.columns, axis=1).apply(lambda g: g.mean(axis=1) if isinstance(g.iloc[0,0], numbers.Number) else g.iloc[:,0])

我尝试为未转置的组处理每个组，即

df.groupby(by=df.columns, axis=1).apply(gf)

和

gf = lambda g: g.mean(axis=1) if isinstance(g.iloc[0,0], numbers.Number) else g.iloc[:,0]

我之前失败了，因为我手上的轴不仔细。您必须为 mean 函数设置 axis=1，并为非数字组返回列。

谢谢!

关于python - Pandas :具有相同名称的列的平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40311987/

pythonPandascode39pre

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