grouped 可否转置

grouped 是 pandas 中的一个对象，它是一个 GroupBy 对象，用于对数据进行分组。GroupBy 对象可以像 DataFrame 一样进行索引、选择和操作，但是它的每个分组都是一个 Series 对象，而不是 DataFrame 对象。因此，grouped 不能直接转置。但是，您可以使用 groupby.agg() 函数将每个分组的结果合并为一个新的 DataFrame，然后使用 astype() 函数将其转换为所需的类型。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
                   'B': [1, 2, 3],
                   'C': [2.0, 3.0, 4.0]})

grouped = df.groupby('A')
result = grouped.agg({'B': 'sum', 'C': 'mean'})
print(result)

输出结果：

     B     C
A          
bar   5  3.5
baz   3  4.0
foo   1  2.0

相关问题

pandas grouped

Pandas的groupby方法是数据分组和聚合的核心。groupby方法可以对数据进行分组，并在每个组上应用聚合函数。使用groupby方法可以将数据按照指定的列或行进行分组，然后对每个组进行聚合操作，例如求和、平均值等。groupby方法返回一个DataFrameGroupBy对象，可以在该对象上应用各种聚合函数，例如sum、mean、count等。此外，还可以使用transform方法在每个分组上应用一个函数，并将结果广播回原始数据框中的每个元素。

grouped_mean

`grouped_mean`通常是一个DataFrame对象，该对象由`groupby`和`mean`方法组合而成。`groupby`方法用于将数据按照某些条件分组，然后对每个分组进行聚合操作。聚合操作可以是`mean`，`sum`，`count`等等，用于对分组后的数据进行统计分析。最终，`grouped_mean`将返回每个分组的平均值。

例如，假设我们有一个包含“姓名”和“成绩”两列的DataFrame，我们想要按照“姓名”将数据分组，然后计算每个人的平均成绩。我们可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['小明', '小红', '小明', '小红', '小明', '小红'],
        '成绩': [90, 80, 85, 95, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('姓名')
grouped_mean = grouped.mean()

这样，`grouped_mean`就是一个包含每个人平均成绩的DataFrame对象。