Pandas 列表示比较答案

【问题标题】：Pandas column means comparisonsPandas 列表示比较
【发布时间】：2020-12-02 23:52:12
【问题描述】：

在 Pandas 中，我喜欢将列中最后 100 个值的平均值与整个列的平均值进行比较，基本上是这些值： value_x = df[['a','b']].tail(100).mean() 和 value_y = df[['a','b']].mean() 其中“a”列是真/假类型的标识。现在我有value_avalue_b，但不是我想要的格式。

下一部分也是如此：在数据中，我想对“a”列中的值进行分组，所以它看起来像这样： value_x2 = df[['a','b']].tail(100).groupby(['a']).mean() 和 value_y2 = df[['a','b']].groupby(['a']).mean()

从中我可以得到这样的“价值”：value_x3 = value_x2.loc['a_ID1']，value_y3 = value_y2.loc['a_ID1']

我的问题是我无法比较这些值，如果我这样做了

if value_x3 > value_y3: print('aaa') else: print('bbb')

我得到 ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

如何将值转换为正确的格式？谢谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas pandas-groupby mean

【解决方案1】：

好的，我自己找到了答案。我没有使用前面提到的方式，而是使用更简单的方式：df[df['a_ID1']=='ID1'].b.mean() 和 .tail(100) 相同

如果您有更好的想法，请分享。谢谢。

【讨论】：