我有一个数据帧(df
),有4列:年龄、请求ID、性别和类型。我的价值观如下:
Age Request_ID Gender Type
20 1 M A
28 2 F B
30 1 M C
50 7 M A
19 20 F B
现在我想根据性别和类型得到平均年龄,以及每个性别和类型的不同请求数(比例)。
例如,预期结果如下:
^{pr2}$
到目前为止,我的代码是:
df.groupby(['Gender','Type'],as_index = False)['Age'].mean()
但这只返回平均年龄。
你能帮我完成这个吗?在
Tags:
似乎您需要^{} 作为聚合列}到{a2}:
Age
,按mean
和列{另一个可能的解决方案是将} 删除顶层:
^{pr2}$nested dict
用于aggregation
-输出是columns
中的MultiIndex
,其中需要通过^{编辑:
对我来说,有点不清楚
Request_ID
是否正确聚合,因此更改数据以获得更好的样本:相关问题 更多 >
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