熊猫数据框条件 .mean() 取决于特定列中的值答案

【问题标题】：Panda dataframe conditional .mean() depending on values in certain column熊猫数据框条件 .mean() 取决于特定列中的值
【发布时间】：2015-06-28 23:28:15
【问题描述】：

我正在尝试创建一个新列，该列返回同一 df 中现有列的值的平均值。但是，应根据其他三列中的分组来计算平均值。

Out[184]: 
   YEAR daytype hourtype  scenario  option_value    
0  2015     SAT     of_h         0      0.134499       
1  2015     SUN     of_h         1     63.019250      
2  2015     WD      of_h         2     52.113516       
3  2015     WD      pk_h         3     43.126513       
4  2015     SAT     of_h         4     56.431392

当“YEAR”、“daytype”和“hourtype”相似时，我基本上希望有一个新列“mean”来计算“option value”的平均值。

我尝试了以下方法但没有成功...

In [185]: o2['premium']=o2.groupby(['YEAR', 'daytype', 'hourtype'])['option_cf'].mean()

TypeError: incompatible index of inserted column with frame index

【问题讨论】：

您正在调用['option_cf']，但您的数据框有['option_value']。
因此，对于 2015-SAT-of_h 行，您是希望它们折叠成一个新行，还是希望两行仍然存在但有一个“高级”列（相同) 那里的平均值？
确实两行仍然存在，但具有相同平均值的“溢价”列..但这就是下面的建议！

标签： python pandas conditional mean

【解决方案1】：

这是一种方法

In [19]: def cust_mean(grp):
   ....:     grp['mean'] = grp['option_value'].mean()
   ....:     return grp
   ....:

In [20]: o2.groupby(['YEAR', 'daytype', 'hourtype']).apply(cust_mean)
Out[20]:
   YEAR daytype hourtype  scenario  option_value       mean
0  2015     SAT     of_h         0      0.134499  28.282946
1  2015     SUN     of_h         1     63.019250  63.019250
2  2015      WD     of_h         2     52.113516  52.113516
3  2015      WD     pk_h         3     43.126513  43.126513
4  2015     SAT     of_h         4     56.431392  28.282946

那么，你的尝试出了什么问题？

它返回一个与原始数据框形状不同的聚合。

In [21]: o2.groupby(['YEAR', 'daytype', 'hourtype'])['option_value'].mean()
Out[21]:
YEAR  daytype  hourtype
2015  SAT      of_h        28.282946
      SUN      of_h        63.019250
      WD       of_h        52.113516
               pk_h        43.126513
Name: option_value, dtype: float64

或者使用transform

In [1461]: o2['premium'] = (o2.groupby(['YEAR', 'daytype', 'hourtype'])['option_value']
                              .transform('mean'))

In [1462]: o2
Out[1462]:
   YEAR daytype hourtype  scenario  option_value    premium
0  2015     SAT     of_h         0      0.134499  28.282946
1  2015     SUN     of_h         1     63.019250  63.019250
2  2015      WD     of_h         2     52.113516  52.113516
3  2015      WD     pk_h         3     43.126513  43.126513
4  2015     SAT     of_h         4     56.431392  28.282946

【讨论】：

非常感谢，它运行良好。不过有一个问题.. 你的方法为什么不返回聚合输出？

【解决方案2】：

您可以通过以下方式调整您的代码，按照您想要的方式进行操作：

o2 = o2.set_index(['YEAR', 'daytype', 'hourtype'])

o2['premium'] = o2.groupby(level=['YEAR', 'daytype', 'hourtype'])['option_value'].mean()

为什么原来的错误？正如 John Galt 所解释的，来自 groupby().mean() 的数据与原始 DataFrame 的形状（长度）不同。

如果您首先从索引中的“分组列”开始，Pandas 可以巧妙地处理这个问题。然后它知道如何正确传播平均数据。

John 的解决方案遵循相同的逻辑，因为 groupby 在执行过程中自然会将分组列放入索引中。

【讨论】：