比较数据框中标记数据的平均值

Question

假设我的数据框，

 Name  Num Label
0   K    10    0
1   K    21    0 
2   K    31    0
3   K    41    1
4   Y    9     0
5   Y    19    0
6   Y    14    1
7   B    33    0
8   B    43    0    
9   B    77    1
10  B    89    1

我想查看标记为 0 的数据和标记为 1 的数据的平均值的增长率。​​p>

前，

K - label 0, mean = 20.67
K - label 1, mean = 41

所以，increased rate = (41-20.67) / 20.67 * 100 = 93.81%

它可能会被添加到一个新的列中，或者可能会生成一个新的数据框。有没有可能的方法？

*上升率是一个例子，如果标记为0的数据的平均值较大，则该值应为-（减）值。

感谢您的阅读。

Answer 1

将DataFrame.pivot_table与默认函数mean一起使用，然后进行减除：

df1 = (df.pivot_table(index='Name',columns='Label', values='Num')
         .rename(columns={0:'mean_before',1:'mean_after'}))
df1['new'] = df1['mean_after'].sub(df1['mean_before']).div(df1['mean_before']).mul(100)
print (df1)
Label  mean_before  mean_after         new
Name                                      
B        38.000000        83.0  118.421053
K        20.666667        41.0   98.387097
Y        14.000000        14.0    0.000000