在 Python 数据框中平均多个值答案

【问题标题】：Averaging multiple values in a Python Dataframe在 Python 数据框中平均多个值
【发布时间】：2017-11-09 17:58:14
【问题描述】：

我有一个针对某个主题进行的测试列表，保存在数据框中。有多个测试，所有这些测试都在不同的日期重复了多次。

我希望使用 python 为每个测试生成一个平均值。我可以使用iterrows() 函数生成测试名称和值，但后来我卡住了。

下面我提供了一个表结构示例，该数据集实际上有大约 30 个测试和 200 多行。

这是一个更大的数据库（1000000+ 行）的一个小子集，代码将被扩展到，所以我不想只是暴力破解结果。非常感谢！

| Test   | Value  | Date
#--------#--------#--------      
| Test A | 31     | Date1
| Test B | 14     | Date2
| Test A | 25     | Date3
| Test A | 26     | Date1
| Test B | 8      | Date1

【问题讨论】：

标签： python dataframe iteration average

【解决方案1】：

在拆分-应用-组合模式中考虑这个问题。在这种情况下，您希望将所有测试组合在一起（通过测试拆分数据集并合并结果数据集）并计算所有值的平均值（对值应用均值函数）

这是一篇很好的文章，解释了 pandas 的分组和聚合功能：http://pbpython.com/pandas-grouper-agg.html

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    {'Test': ['Test A', 'Test B', 'Test A', 'Test A', 'Test B'],
    'Value': [31, 14, 25, 26, 8],
    'Date': ['Date1', 'Date2', 'Date3', 'Date1', 'Date2']}
)
df.Value.groupby(df.Test).agg(np.mean)

【讨论】：