python的.groupby.mean函数后，字段消失

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：

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。

Pandas.groupby释义

Pandas的`groupby()`函数是用于数据分析中的一种强大工具，它允许我们将数据集按照一个或多个列的值进行分组，然后对每个组执行聚合操作，如计算平均值、总和、计数等。这里有两个例子：

1. **按单一字段分组**[^1]:

   df = pd.read_csv("文件路径")
   group_by_column = df["列名1"].groupby(df["列名2"])

这里，`df["列名2"]`是我们要依据其值进行分组的列。`group_by_column`现在包含了各个"列名2"的子集，可以进一步调用聚合函数来处理这些子集。

2. **多字段分组并计算平均值**:

   group = df["列名1"].groupby([df["列名2"],df["列名3"]])
   group_mean = group.mean()

这里，我们按两个字段`"列名2"`和`"列名3"`进行分组，然后计算结果集中`"列名1"`的平均值。`group_mean`会返回一个新的DataFrame，其中每一行对应于一个分组，每一列则是相应字段的平均值。