遍历第一个 groupby 级别以获得第二级数据帧答案

【问题标题】：Iterating through first groupby level to get second level dataframe遍历第一个 groupby 级别以获得第二级数据帧
【发布时间】：2019-05-25 22:19:41
【问题描述】：

我已将数据框按两列（用户和月份）分组，然后使用 mean() 来获取每个月的“分数”值的平均值。我现在想做的是按用户遍历组，并能够获得每个月的月份和平均分数，以便我可以使用 matplotlib 绘制它们。问题是，当我遍历组时，我会为每个用户重复一个月，而不是仅仅遍历第一个（用户）组。请告诉我这是怎么可能的，谢谢。

这是我目前所拥有的：

user_group = past_year.groupby(['User','month'])['Score'].mean()
for group in user_group:
    #I want to be able to access all months and mean scores for the current user here

【问题讨论】：

标签： python pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

如果我理解您正在尝试正确执行的操作，则使用这样的多层次索引可能会起作用 - 但它很笨重：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({"User" : ["User1", "User1", "User1", "User1", "User1", "User1"], "Month" : ["Jan", "Jan", "Jan", "Feb", "Feb", "Feb"], "Score" : [5,10,30,30,30,40]})

users = df.User.unique()
months = df.Month.unique()

df =df.set_index(["User", "Month"])

for i in users:
    for x in months:
        print(df.loc[i].loc[x].Score.mean())

然后根据您想要对最终结果执行的操作更改打印语句。

【讨论】：