python groupby 求平均数
时间: 2023-04-02 17:04:16 浏览: 78
可以使用 Python 的 groupby 函数和 mean 函数来求平均数,具体代码如下:
```python
from itertools import groupby
data = [('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4), ('B', 5)]
result = {}
for key, group in groupby(data, lambda x: x[]):
values = [x[1] for x in group]
result[key] = sum(values) / len(values)
print(result)
```
输出结果为:
```
{'A': 1.5, 'B': 4.}
```
其中,data 是一个包含元组的列表,每个元组的第一个元素表示分组的键,第二个元素表示需要求平均数的值。groupby 函数按照键对数据进行分组,然后使用 lambda 函数取出每个元组的第一个元素作为键。接着,使用列表推导式取出每个分组中的值,然后使用 sum 函数求和,再除以列表长度求平均数。最后,将每个分组的平均数存储到字典中。
相关问题
python groupby 用法
在Python中,groupby是一个用于对数据进行分组的函数。它可以根据指定的列或多个列对数据进行分组,并返回一个分组对象。可以使用该对象进行聚合操作,如计算平均值、求和等。
在引用[1]中的示例中,使用了groupby函数对数据按照'key1'列进行了分组,并通过遍历分组对象,打印出了每个分组的名称和对应的数据。
在引用[2]中的示例中,使用了两个分组变量'df['key1']'和'df['key2']',并通过groupby函数对'df['data1']'列进行了分组。然后使用mean函数计算了每个分组的平均值,并通过unstack方法对结果进行了重塑。
在引用[3]中的示例中,使用了groupby函数对"employees"列进行了分组,并使用mean函数计算了每个分组的薪资平均数。最后使用reset_index方法将结果重置为DataFrame格式。
总结来说,groupby函数可以根据指定的列或多个列对数据进行分组,并可以进行各种聚合操作。这是在Python中进行数据分析和统计非常常用的功能。
python groupby.agg用法
Python 中的 groupby.agg() 方法用于对数据进行分组汇总和聚合操作。该方法可以将数据按指定的一列或多列进行分组,然后对每个组内的数据进行聚合操作(如求和、计数、平均数),最终生成一个包含聚合结果的新表。