有没有办法在做熊猫 groupby 时使用索引号来选择列？

Question

我正在使用 groupby 对组进行汇总。我正在处理的代码如下所示：

data1=data.groupby('a')['b_1','b_2'].mean().reset_index()

但是，我有超过 30 列需要计算，即从 'b_1' 到 'b_30'，我不想列出所有列的名称，所以我尝试使用数据集的索引号。像这样：

data1=data.groupby('a')[list(range(3,33))].mean().reset_index()

但我总是得到：KeyError: 'Columns not found' 所以我只是想知道有没有其他方法可以做到这一点？

谢谢！

Answer 1

试试：

data.filter(like='b_').groupby(data['a']).mean().reset_index()

或者您可以手动创建列列表：

cols = ['b_{}'.format(i) for i in range(1,33)]
data1=data.groupby('a')[cols].mean().reset_index()