python中用pandas groupby transform求平均
时间: 2023-07-17 07:06:42 浏览: 67
在Python中,可以使用Pandas库的`groupby`函数结合`transform`函数来求平均值。
首先,你需要导入Pandas库:
```python
import pandas as pd
```
假设你有一个DataFrame对象名为`df`,其中包含了需要进行分组和求平均的数据列。你可以使用`groupby`函数按照某个列进行分组,并使用`transform`函数对每个分组进行操作。
例如,假设你的DataFrame包含两列:`group`和`value`。你想要按照`group`列进行分组,并对每个分组的`value`列求平均值。你可以按照以下方式实现:
```python
df['mean_value'] = df.groupby('group')['value'].transform('mean')
```
这将在DataFrame中添加一个名为`mean_value`的新列,其中包含了每个分组的平均值。
希望这可以帮助到你!如果还有其他问题,请随时提问。
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pandas groupby求平均值
在Pandas库中,`groupby()`函数是进行数据分组操作的核心功能,它允许你根据一个或多个列的值对数据集进行聚合,如计算平均值、总和、计数等。当你想要按某个或某些列的值对数据进行平均值计算时,可以这样做:
```python
import pandas as pd
# 假设你有一个DataFrame df,其中包含'column_to_group'和'value_column'两列
# 使用groupby()函数
grouped_df = df.groupby('column_to_group')['value_column'].mean()
# grouped_df就是根据'column_to_group'列的值分组后,'value_column'列的平均值的DataFrame
# 如果你想得到一个Series,而不是DataFrame,可以使用agg()方法:
grouped_series = df.groupby('column_to_group')['value_column'].agg('mean')
pandas groupby transform
pandas groupby transform是pandas库中的一个函数,用于对数据进行分组并进行转换操作。它可以将分组后的数据转换为与原始数据相同大小的数据,常用于计算每个组的平均值、标准差等统计量,并将结果添加到原始数据中。该函数的返回值是一个Series或DataFrame对象,其中包含了转换后的数据。