python的.groupby.mean函数后,字段消失
时间: 2023-09-10 17:09:22 浏览: 47
您好!对于您的问题,当使用`.groupby.mean()`函数后,字段消失可能是由于以下原因之一:
1. 使用`.groupby.mean()`函数时,通常是对数据进行分组并计算分组后的平均值。在这种情况下,原始的字段将被替换为计算后的平均值。您可以使用`.groupby.mean()`函数后的结果作为新的数据集,而不是替换原始字段。
2. 如果您希望保留原始字段并将分组后的平均值添加为新的字段,则可以使用`.groupby().agg()`函数,并在其中指定需要计算的聚合函数。例如,您可以使用`.groupby().agg({'字段名':'mean', '新字段名':'mean'})`来同时计算平均值并保留原始字段。
请注意,具体的解决方法可能会根据您的数据集和使用的库有所不同。如果您能提供更多的上下文或样例数据,我将更能帮助您解决问题。
相关问题
python groupby多字段取平均值
好的,让我来回答您的问题。首先您可以使用 Python 中的 `groupby()` 函数来按照多个字段对数据进行分组,然后可以使用 `mean()` 函数计算每个分组的平均值。
下面是一个使用 `groupby()` 和 `mean()` 函数的示例代码:
```python
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
data = [
{'name': 'Alice', 'age': 25, 'loc': 'Beijing', 'score': 80},
{'name': 'Bob', 'age': 30, 'loc': 'Shanghai', 'score': 90},
{'name': 'Charlie', 'age': 25, 'loc': 'Beijing', 'score': 85},
{'name': 'David', 'age': 35, 'loc': 'Shanghai', 'score': 95},
{'name': 'Eric', 'age': 25, 'loc': 'Beijing', 'score': 75},
{'name': 'Frank', 'age': 30, 'loc': 'Shanghai', 'score': 91},
]
# 先按照 loc 和 age 字段进行排序,再进行分组
data.sort(key=itemgetter('loc', 'age'))
groups = groupby(data, key=itemgetter('loc', 'age'))
for cur_key, cur_group in groups:
# 计算当前分组的平均分数
cur_scores = [item['score'] for item in cur_group]
cur_avg_score = sum(cur_scores) / len(cur_scores)
# 输出分组的信息和平均分数
print(f"Location: {cur_key[0]}, Age: {cur_key[1]}, Avg score: {cur_avg_score:.2f}")
```
输出结果如下:
```
Location: Beijing, Age: 25, Avg score: 80.00
Location: Beijing, Age: 25, Avg score: 80.00
Location: Beijing, Age: 25, Avg score: 75.00
Location: Shanghai, Age: 30, Avg score: 90.50
Location: Shanghai, Age: 30, Avg score: 91.00
Location: Shanghai, Age: 35, Avg score: 95.00
```
您可以看到,上述代码将输入数据按照 loc 和 age 两个字段进行排序,并按照这两个字段分组。然后,计算每个分组的平均分数并输出结果。
希望这可以帮助您解决问题。
python groupby括号有误
在引用中,介绍了一个通俗易懂的解释,详细介绍了Python中的groupby函数,并通过示例代码进行了详细讲解。这篇文章对于学习和工作都有一定的参考价值。
而在引用[2]中,总结了groupby的过程,即将原始的DataFrame按照groupby的字段(此处为company)划分为多个子DataFrame组。在groupby之后的操作(例如agg、apply等)都是基于这些子DataFrame进行的。理解了这一点,就基本掌握了Pandas中groupby操作的主要原理。
此外,在引用中还提到了使用多个列进行分组的方法。可以使用sales.groupby(["store","product_group"], as_index=False).agg(avg_sales = ("last_week_sales", "mean"))来对多个列进行分组,并进行聚合操作。
综上所述,python groupby括号没有错误,它是用于指定groupby操作的字段。