python dataframe groupby mean
时间: 2023-08-23 21:04:27 浏览: 47
你可以使用Pandas库中的groupby函数对DataFrame进行分组聚合操作。对于问题中提到的无法输出结果的情况,可能是由于数据类型的问题导致的。可以使用apply函数将需要聚合的列转换为浮点型后再进行mean的计算。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df["index_"] = [1, 1, 2, 2, 3]
# 将需要聚合的列转换为浮点型
df[['a', 'b', 'c', 'd', 'e']] = df[['a', 'b', 'c', 'd', 'e']].apply(np.float64)
# 使用groupby和mean进行聚合操作
result = df.groupby('index_').mean()
# 输出结果
print(result)
```
上述代码首先创建了一个示例的DataFrame,并给其中一列赋予了分组的标识。然后使用apply函数将需要聚合的列转换为浮点型。最后使用groupby和mean函数对DataFrame进行分组聚合操作,并将结果输出。请注意,这只是一个示例,实际的操作可能会有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python.DataFame,groupby,可以sum(),但是mean()不返回值](https://blog.csdn.net/jackson_shy/article/details/123792345)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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