Python 熊猫得到一个分组的平均值
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原文地址: http://stackoverflow.com/questions/40066837/
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pandas get average of a groupby
提问by jxn
I am trying to find the average monthly cost per user_id but i am only able to get average cost per user or monthly cost per user.
我试图找到每个 user_id 的平均每月成本，但我只能获得每个用户的平均成本或每个用户的每月成本。
Because i group by user and month, there is no way to get the average of the second groupby (month) unless i transform the groupby output to something else.
因为我按用户和月份分组，除非我将 groupby 输出转换为其他内容，否则无法获得第二个 groupby（月份）的平均值。
This is my df:
这是我的 df：
df = { 'id' : pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,2]),
'cost' : pd.Series([10,20,30,40,50,60,70,80]),
'mth': pd.Series([3,3,4,5,3,4,4,5])}
cost id mth
0 10 1 3
1 20 1 3
2 30 1 4
3 40 1 5
4 50 2 3
5 60 2 4
6 70 2 4
7 80 2 5
I can get monthly sum but i want the average of the months for each user_id.
我可以获得每月总和，但我想要每个 user_id 的月数平均值。
df.groupby(['id','mth'])['cost'].sum()
id mth
1 3 30
4 30
5 40
2 3 50
4 130
5 80
i want something like this:
我想要这样的东西：
id average_monthly
1 (30+30+40)/3
2 (50+130+80)/3
回答by Jerome Montino
Resetting the index should work. Try this:
重置索引应该可以工作。尝试这个：
In [19]: df.groupby(['id', 'mth']).sum().reset_index().groupby('id').mean()
Out[19]:
mth cost
id
1 4.0 33.333333
2 4.0 86.666667
You can just drop mthif you want. The logic is that after the sumpart, you have this:
mth如果你愿意，你可以放弃。逻辑是在sum部分之后，你有这个：
In [20]: df.groupby(['id', 'mth']).sum()
Out[20]:
cost
id mth
1 3 30
4 30
5 40
2 3 50
4 130
5 80
Resetting the index at this point will give you unique months.
此时重置索引将为您提供唯一的月份。
In [21]: df.groupby(['id', 'mth']).sum().reset_index()
Out[21]:
id mth cost
0 1 3 30
1 1 4 30
2 1 5 40
3 2 3 50
4 2 4 130
5 2 5 80
It's just a matter of grouping it again, this time using meaninstead of sum. This should give you the averages.
这只是再次分组的问题，这次使用mean代替sum。这应该给你平均值。
Let us know if this helps.
如果这有帮助，请告诉我们。
