多分组和平均值的分组聚合
在Pandas中，对按多个级别分组的数据进行聚合是一种常见的操作。考虑以下 DataFrame：
cluster org time 1 a 8 1 a 6 2 h 34 1 c 23 2 d 74 3 w 6
常见任务是计算由多个变量（例如“cluster”和“org”）定义的每个组的给定列（例如“时间”）的平均值。
解决方案 1：仅针对集群分组的平均值
要计算仅按“集群”分组的“时间”的平均值，您可以使用以下代码：
df.groupby(['cluster']).mean()
结果：
time cluster 1 12.333333 2 54.000000 3 6.000000
解决方案 2：分组组合的平均值
如果您想计算“集群”和“组织”的每个组合的“时间”平均值，您可以使用：
df.groupby(['cluster', 'org']).mean()
结果：
time
cluster org
1 a 438886
c 23
2 d 9874
h 34
3 w 6解决方案 3：分组上的嵌套均值
要执行嵌套均值，首先对“cluster”和“org”的组合求平均值，然后对“cluster”组求平均值，请使用：
(df.groupby(['cluster', 'org'], as_index=False).mean()
.groupby('cluster')['time'].mean())结果：
cluster mean(time) 1 15 #=((8 + 6) / 2 + 23) / 2 2 54 #=(74 + 34) / 2 3 6
以上是如何计算 Pandas 中多个分组的平均值？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
