如何计算 Pandas DataFrame 中每个集群中每个组织的平均时间？

执行分组聚合和平均计算

考虑以下带有集群、组织和时间数据的 DataFrame：

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

目标是计算每个集群中每个组织的平均时间。预期结果应类似于：

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

使用双重 GroupBy 和均值计算的解决方案：

要实现此目的，请利用 Pandas 的 groupby 函数的强大功能：

1. Initial GroupBy：按两者对数据进行分组'cluster' 和 'org' 使用 groupby(['cluster', 'org'])。
2. 中间聚合：使用mean()计算每个组内的时间平均值。
3. Secondary GroupBy：使用“集群”进一步对生成的 DataFrame 进行分组groupby('cluster').
4. 最终聚合：使用mean()计算每个集群的时间平均值。

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

集群组平均值的替代解决方案：

对于集群组的平均值仅，只需按 ['cluster'] 分组并使用mean()计算平均值。

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

使用 org 和平均值计算进行 GroupBy 的附加选项：

或者，您可以按 ['cluster', 'org'] 分组并直接计算平均值：

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

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