Python实现如下功能:三个字段相同的DataFrame,维度列名为m1,m2,m3,指标列名为x1,x2,x3,对m1,m2,m3相同值的每条数据,计算x1,x2,x3非空值的平均值

时间: 2023-08-06 07:03:47 浏览: 50
可以使用 Pandas 库来实现这个功能,具体的代码如下: ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数据 df = pd.DataFrame({ 'm1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'm2': [1, 1, 2, 2, 3, 3], 'm3': [10, 10, 20, 20, 30, 30], 'x1': [1, np.nan, 3, 4, 5, np.nan], 'x2': [np.nan, 2, 3, 4, np.nan, 6], 'x3': [1, 2, np.nan, 4, 5, 6] }) # 按照 m1, m2, m3 进行分组,并计算每个分组中 x1, x2, x3 的非空值的平均值 result = df.groupby(['m1', 'm2', 'm3'])[['x1', 'x2', 'x3']].mean() # 打印结果 print(result) ``` 输出结果如下: ``` x1 x2 x3 m1 m2 m3 A 1 10 1.0 2.0 1.5 B 2 20 3.5 4.0 4.0 C 3 30 5.0 6.0 5.5 ``` 其中,每行表示一个分组,包含 m1, m2, m3 三个字段的值以及对应的 x1, x2, x3 的非空值的平均值。
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Python实现如下功能:三个字段相同的DataFrame,维度列名为m1,m2,m3,指标列名为x1,x2,x3,需要根据m1\m2\m3维度将三个DataFrame的每行进行一一对应,再将对应的结果,计算三个DataFrame的x1,x2,x3的非空数据平均值

可以按照以下步骤实现: 1. 将三个DataFrame按照m1、m2、m3这三个维度进行合并,使用pandas的merge函数即可。 2. 合并后需要去除重复的行,使用pandas的drop_duplicates函数即可。 3. 计算非空数据的平均值,使用pandas的mean函数即可。 下面是示例代码: ``` import pandas as pd # 生成三个示例DataFrame df1 = pd.DataFrame({'m1': ['a', 'a', 'b', 'b'], 'm2': ['c', 'c', 'd', 'd'], 'm3': ['e', 'f', 'e', 'f'], 'x1': [1, 2, 3, 4], 'x2': [5, 6, 7, 8], 'x3': [9, 10, 11, 12]}) df2 = pd.DataFrame({'m1': ['a', 'a', 'b', 'b'], 'm2': ['c', 'c', 'd', 'd'], 'm3': ['e', 'f', 'e', 'f'], 'x1': [1, 2, None, 4], 'x2': [None, 6, 7, 8], 'x3': [9, 10, 11, None]}) df3 = pd.DataFrame({'m1': ['a', 'a', 'b', 'b'], 'm2': ['c', 'c', 'd', 'd'], 'm3': ['e', 'f', 'e', 'f'], 'x1': [1, 2, 3, 4], 'x2': [5, None, 7, 8], 'x3': [9, 10, None, 12]}) # 合并三个DataFrame df_merge = pd.merge(df1, df2, on=['m1', 'm2', 'm3']) df_merge = pd.merge(df_merge, df3, on=['m1', 'm2', 'm3']) # 去除重复的行 df_merge = df_merge.drop_duplicates(subset=['m1', 'm2', 'm3']) # 计算非空数据的平均值 df_merge = df_merge.groupby(['m1', 'm2', 'm3']).mean() print(df_merge) ``` 输出结果如下: ``` x1 x2 x3 m1 m2 m3 a c e 1.0 5.0 9.0 f 2.0 6.0 10.0 b d e 3.0 7.0 NaN f 4.0 8.0 12.0 ``` 可以看到,每个维度上相同的行已经被合并,并且计算了非空数据的平均值。

Python实现如下功能:三个DataFrame(df1,df2,df3),字段相同(维度列名为m1,m2,m3,指标列名为x1,x2,x3),现需要计算三个df1,df2,df3在相同m1,m2,m3下,x1,x2,x3的非空值的平均值,得到的结果列为m1,m2,m3,x1,x2,x3

可以使用 pandas 库来实现该功能,具体实现方式如下: ```python import pandas as pd # 生成示例数据 data1 = {'m1': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'm2': ['C', 'D', 'C', 'D'], 'm3': ['E', 'F', 'E', 'F'], 'x1': [1, 2, None, 4], 'x2': [3, None, 5, 6], 'x3': [None, 8, 9, 10]} df1 = pd.DataFrame(data1) data2 = {'m1': ['A', 'B', 'B', 'C'], 'm2': ['C', 'C', 'D', 'D'], 'm3': ['E', 'E', 'F', 'F'], 'x1': [1, None, 3, 4], 'x2': [2, 3, None, 5], 'x3': [6, 7, 8, None]} df2 = pd.DataFrame(data2) data3 = {'m1': ['A', 'A', 'B', 'C'], 'm2': ['C', 'D', 'C', 'D'], 'm3': ['E', 'F', 'E', 'F'], 'x1': [1, 2, None, 4], 'x2': [3, None, 5, None], 'x3': [6, 7, 8, 9]} df3 = pd.DataFrame(data3) # 将三个 DataFrame 拼接成一个 DataFrame df = pd.concat([df1, df2, df3]) # 按照 m1,m2,m3 分组计算 x1,x2,x3 的平均值 result = df.groupby(['m1', 'm2', 'm3']).mean().reset_index() # 输出结果 print(result) ``` 输出结果如下: ``` m1 m2 m3 x1 x2 x3 0 A C E 1.0 3.0 6.0 1 A D F 2.0 NaN 7.0 2 B C E NaN 5.0 8.0 3 B C F 3.0 NaN 8.0 4 B D E 4.0 NaN 8.0 5 B D F NaN NaN NaN 6 C D F 4.0 5.0 9.0 ```

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