Pandas - 在函数中访问 gouped 级别

Question

我有一个数据框，它是 groupby 函数的结果。我现在想根据 groupby 级别执行各种操作：

    d = {'col1': ['foo','bar','foo','bar', 'baz','foo', 'baz', 'bar','bar'],
         'col2': ['a', 'b','c','a','b','c','a','a','b'], 
         'col3': [5,6,6,5,4,6,5,4,3]}

    df = pd.DataFrame(data=d)
    df
        col1    col2    col3
     0  foo     a       5
     1  bar     b       6
     2  foo     c       6
     3  bar     a       5
     4  baz     b       4
     5  foo     c       6
     6  baz     a       5
     7  bar     a       4
     8  bar     b       3

    df2 = df.groupby(['col1','col2']).count()
    df2['col4'] = ''
    df2
                      col3  col4
          col1  col2    
          bar   a     2    
                b     2    
          baz   a     1    
                b     1    
          foo   a     1     
                c     2    

现在我想写一个函数，它会给我 col4 中 col3 的平均值。请注意，我的实际 df2 对 col1 和 col2 有许多不同的 val（即，我需要访问 [foo,bar,baz] 分组）。我一直在尝试各种不同的子索引方式，但没有成功。

Answer 1

正如 Ed 所说，您需要提供关卡：

>>> df2.mean(level=0)
      col3
col1      
bar    2.0
baz    1.0
foo    1.5

>>> df2.mean(level=1)
          col3
col2          
a     1.333333
b     1.500000
c     2.000000