2024-04-25 14:08:57 发布
网友
我有一个这样的数据框:
cluster org time 1 a 8 1 a 6 2 h 34 1 c 23 2 d 74 3 w 6
我想计算每个集群每个组织的平均时间。
预期结果:
cluster mean(time) 1 15 ((8+6)/2+23)/2 2 54 (74+34)/2 3 6
我不知道在熊猫身上怎么做,有人能帮忙吗?
我只想这么做,这完全符合你想要的逻辑:
df.groupby(['org']).mean().groupby(['cluster']).mean()
如果你想先对['cluster', 'org']组合取平均值,然后再对cluster组取平均值
['cluster', 'org']
cluster
In [59]: (df.groupby(['cluster', 'org'], as_index=False).mean() .groupby('cluster')['time'].mean()) Out[59]: cluster 1 15 2 54 3 6 Name: time, dtype: int64
如果你不想仅仅用cluster来表示值,那么你可以
In [58]: df.groupby(['cluster']).mean() Out[58]: time cluster 1 12.333333 2 54.000000 3 6.000000
你可以在groupby上['cluster', 'org'],然后服用mean()
groupby
mean()
In [57]: df.groupby(['cluster', 'org']).mean() Out[57]: time cluster org 1 a 438886 c 23 2 d 9874 h 34 3 w 6
我只想这么做,这完全符合你想要的逻辑:
如果你想先对
['cluster', 'org']
组合取平均值,然后再对cluster
组取平均值如果你不想仅仅用
cluster
来表示值,那么你可以你可以在
groupby
上['cluster', 'org']
,然后服用mean()
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