有没有办法根据数据帧(.groupby)中的实例数进行有效过滤,并计算所过滤组的平均值
让我们以我的数据帧为例t_users
和c_users
是成对的,带有成对出现的月份和年份,以及一个计算列
x = [
[ 1000 , 4756 , 6 , 2017 , 0.36 ],
[1000 , 2357 , 6 , 2017 , 0.42 ],
[ 1000 , 2400 , 6 , 2017 , 0.76 ],
[ 1000 , 2400 , 6 , 2017 , 1.11 ],
[ 1000 , 2400 , 6 , 2017 , 0.27 ],
[ 1000 , 2400 , 6 , 2017 , 1.57 ],
[ 2399 , 9531 , 6 , 2017 , 0.57 ],
[ 3999 , 8532 , 6 , 2017 , 0.27 ],
[ 3999 , 2138 , 6 , 2017 , 1.76] ,
[ 1039 , 4215 , 6 , 2017 , 0.26]
]
df = pd.DataFrame(x, columns=['t_user','c_user','mo','yr','tval'])
| | t_user | c_user | mo | yr | tval |
|----|--------|--------|----|------|------|
| 0 | 1000 | 4756 | 6 | 2017 | 0.36 |
| 1 | 1000 | 2357 | 6 | 2017 | 0.42 |
| 2 | 1000 | 2400 | 6 | 2017 | 0.76 |
| 3 | 1000 | 2400 | 6 | 2017 | 1.11 |
| 4 | 1000 | 2400 | 6 | 2017 | 0.27 |
| 6 | 1000 | 2400 | 6 | 2017 | 1.57 |
| 7 | 2399 | 9531 | 6 | 2017 | 0.57 |
| 8 | 3999 | 8532 | 6 | 2017 | 0.27 |
| 9 | 3999 | 2138 | 6 | 2017 | 1.76 |
| 10 | 1039 | 4215 | 6 | 2017 | 0.26 |
在本例中,我想对出现4次的所有用户对进行分组。只有一对符合这个条件(索引2-6,帐户对1000和2400)
我知道第一点是很容易实现的
df= df.groupby(['t_user', 'c_user', 'mo', 'yr']).size().reset_index(name='ct')
df = df[df['ct'] == 24].reset_index()
同时,我想平均这4行中该对的tval
列。我不需要任何其他数据。在哪里发生的
理想情况下,结果将应用于更大的数据集,返回满足数字要求的所有行,如下所示:
| t_user | c_user | mo | yr | tval_avg |
|--------|--------|----|------|----------|
| 1000 | 2400 | 6 | 2017 | 0.93 |
我尝试了一个df.groupby().size()
并加入了df.groupby.mean()
但它非常混乱,不能正常工作。我想我可能错过了一些简单的东西
您应该能够使用
groupby
+transform
来计算、过滤和应用平均值transform
将保留原始结构(并且只是重复值),因此您可以使用它在相同的切片函数上进行过滤例如:
相关问题 更多 >
编程相关推荐