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:
- Initial GroupBy:按两者对数据进行分组'cluster' 和 'org' 使用 groupby(['cluster', 'org'])。
- 中间聚合:使用mean()计算每个组内的时间平均值。
- Secondary GroupBy:使用“集群”进一步对生成的 DataFrame 进行分组groupby('cluster').
- 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()
以上是如何计算 Pandas DataFrame 中每个集群中每个组织的平均时间?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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