dataframe按照相同列求和取平均值
时间: 2023-09-19 18:12:10 浏览: 52
您可以使用 pandas 库来操作 dataframe,并使用 groupby() 方法按照相同列求和,然后使用 mean() 方法取平均值。例如,假设您的 dataframe 名称为 df,要按照列名为 'column_name' 的列求和并取平均值,代码如下:
```
df.groupby('column_name').sum().mean()
```
其中,sum() 方法对相同列进行求和,groupby() 方法按照相同列分组,mean() 方法对每个分组求平均值。
相关问题
dataframe列计算
在 Pandas 中,可以通过对 DataFrame 的列进行操作来进行列计算。下面是一些常见的列计算操作:
1. 对列求和:使用 `sum()` 方法
```python
df['column_name'].sum()
```
2. 对列求平均值:使用 `mean()` 方法
```python
df['column_name'].mean()
```
3. 对列取最大值:使用 `max()` 方法
```python
df['column_name'].max()
```
4. 对列取最小值:使用 `min()` 方法
```python
df['column_name'].min()
```
5. 对列计数:使用 `count()` 方法
```python
df['column_name'].count()
```
6. 对列进行自定义计算:使用 `apply()` 方法,并传入一个自定义的函数
```python
def my_function(x):
# 自定义的计算逻辑
return result
df['column_name'].apply(my_function)
```
注意:以上方法都是针对单个列进行计算。如果需要对多个列进行计算,可以通过选择多个列,并对它们进行相应的操作。例如:
```python
df[['column_1', 'column_2']].sum() # 对 column_1 和 column_2 求和
```
另外,还可以使用 `agg()` 方法对多个列进行不同的计算,例如:
```python
df[['column_1', 'column_2']].agg(['sum', 'mean'])
```
dataframe对数据进行分组求和并合并数据算出均值
假设有一个包含三列数据的DataFrame,分别是"Name"、"Gender"和"Score",需要对"Gender"进行分组,对"Score"进行求和,并计算每个组的平均值,最后将平均值合并到原始DataFrame中。可以使用如下代码实现:
```
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Lucy', 'Lily'],
'Gender': ['M', 'M', 'F', 'F', 'F'],
'Score': [80, 90, 85, 75, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按Gender分组,对Score求和并计算平均值
grouped = df.groupby('Gender')
result = grouped['Score'].agg(['sum', 'mean']).reset_index()
# 将平均值合并到原始DataFrame中
df = pd.merge(df, result[['Gender', 'mean']], on='Gender', how='left')
df = df.rename(columns={'mean': 'MeanScore'})
print(df)
```
运行结果如下:
```
Name Gender Score MeanScore
0 Tom M 80 85.000000
1 Jerry M 90 85.000000
2 Mike F 85 85.000000
3 Lucy F 75 85.000000
4 Lily F 95 85.000000
```
可以看到,原始DataFrame中新增了一列"MeanScore",表示每个组的平均值。