我有一个使用numpy数组(MnthIdx,Val1,Val2,Val3)创建的数据帧:
import pandas as pd
import numpy as np
dfout3 = pd.DataFrame({'Idx': MnthIdx,
'Col1': Val1,
'Col2': Val2,
'Col3': Val3)})
MeanTable1 = pd.pivot_table(dfout3, index=['Idx'], values=['Val1'], aggfunc=[np.mean])
MeanVal1 = np.asarray(MeanTable1['mean'])
MeanTable2 = pd.pivot_table(dfout3, index=['Idx'], values=['Val2'], aggfunc=[np.mean])
MeanVal2 = np.asarray(MeanTable2['mean'])
MeanTable2 = pd.pivot_table(dfout3, index=['Idx'], values=['Val3'], aggfunc=[np.mean])
MeanVal3 = np.asarray(MeanTable3['mean'])
有没有可能,我可以做以上三个步骤在1个步骤。在
您可以使用带有3列的^{} 作为参数} :
values
。Aggfunc=[np.mean]
可以省略,因为这是默认的聚合函数。最后,如果需要输出为numpy array
,请使用^{样品:
^{pr2}$正在处理jezael答案:
或者
^{pr2}$这会让你得到阵列的方法。在
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