Wie berechnet man Durchschnittswerte mit mehreren Gruppierungen in Pandas?

Gruppierte Aggregation mit mehreren Gruppierungen und Durchschnitt

In Pandas ist die Durchführung von Aggregationen für nach mehreren Ebenen gruppierte Daten ein üblicher Vorgang. Betrachten Sie den folgenden DataFrame:

   cluster  org      time
   1      a       8
   1      a       6
   2      h       34
   1      c       23
   2      d       74
   3      w       6 

Eine häufige Aufgabe besteht darin, den Durchschnitt einer bestimmten Spalte, z. B. „Zeit“, pro Gruppe zu berechnen, die durch mehrere Variablen definiert ist, z. B. „Cluster“ und „Organisation“.

Lösung 1: Mittelwert nur für Clustergruppierungen

Zur Berechnung des Mittelwerts der „Zeit“, gruppiert nach Nur „Cluster“, Sie können den folgenden Code verwenden:

df.groupby(['cluster']).mean()

Ergebnis:

              time
cluster
1        12.333333
2        54.000000
3         6.000000

Lösung 2: Mittelwert für eine Kombination von Gruppierungen

Wenn Sie den Mittelwert der „Zeit“ für jede Kombination aus „Cluster“ und „Organisation“ berechnen möchten, Sie können Folgendes verwenden:

df.groupby(['cluster', 'org']).mean()

Ergebnis:

               time
cluster org
1       a    438886
        c        23
2       d      9874
        h        34
3       w         6

Lösung 3: Verschachtelter Mittelwert für Gruppierungen

Zu Führen Sie einen verschachtelten Mittelwert durch, indem Sie zunächst den Mittelwert für die Kombination aus „Cluster“ und „Organisation“ und dann den Mittelwert für „Cluster“ bilden. Gruppen, verwenden Sie:

(df.groupby(['cluster', 'org'], as_index=False).mean()
            .groupby('cluster')['time'].mean())

Ergebnis:

cluster  mean(time)
1          15 #=((8 + 6) / 2 + 23) / 2
2          54 #=(74 + 34) / 2
3           6

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