python中groupby与mean联用
时间: 2023-07-29 21:05:46 浏览: 45
`groupby` 和 `mean` 可以联用,例如:
假设我们有一个数据集,其中有两列,一个是地区,一个是销售额。我们想要按照地区分组,并计算每个地区的平均销售额,可以使用下面的代码:
```python
import pandas as pd
# 创建数据集
data = pd.DataFrame({
'region': ['East', 'West', 'North', 'South', 'East', 'West', 'North', 'South'],
'sales': [100, 200, 150, 300, 220, 180, 130, 280]
})
# 按照地区分组,并计算平均销售额
result = data.groupby('region')['sales'].mean()
print(result)
```
输出结果为:
```
region
East 160.0
North 140.0
South 290.0
West 190.0
Name: sales, dtype: float64
```
其中,`groupby` 函数按照地区分组,然后使用 `mean` 函数计算每个分组的平均值。最后,我们得到了每个地区的平均销售额。
相关问题
python dataframe groupby mean
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%"]
[ .reference_list ]
python中groupby用法
在Python中,groupby函数主要用于对数据进行分组和组内运算。它可以根据指定的条件将数据分成不同的组,并对每个组进行相应的操作。
下面是groupby函数的用法示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
'Age': [20, 21, 19, 20, 18],
'Gender': ['M', 'M', 'M', 'F', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照性别进行分组
grouped = df.groupby('Gender')
# 对每个组进行求平均值操作
mean_age = grouped['Age'].mean()
print(mean_age)
```
输出结果为:
```
Gender
F 19.0
M 20.0
Name: Age, dtype: float64
```
上述代码中,我们首先创建了一个DataFrame,然后使用groupby函数按照性别进行分组。接着,我们对每个组的年龄列进行求平均值操作,最后打印出结果。