如何按四分位数对 pandas 中的值进行分组并获取其他列的指标？答案

【问题标题】：How to group values in pandas by quartiles and get metrics of other columns?如何按四分位数对 pandas 中的值进行分组并获取其他列的指标？
【发布时间】：2021-09-23 21:38:23
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框。我想根据第一列中的值条件计算其他 2 列的总和和平均值，并获得每组的结果（总和、平均值）和每组中的示例数。

 
#    quartile  value1   value2
#    1         1        0.9                   
#    1         1        0.8                   
#    2         1        0.75                   
#    2         0        0.75                   
#    3         0        0.5                  
#    3         0        0.4 
#    3         1        0.3                   
#    4         0        0.1

我想要的输出应该是这样的：


#    quartile  value1_sum   value2_avg  no_of_instances_in_val1
#    1         2            0.85        2          
#    2         1            0.75        2           
#    3         1            0.40        3          
#    4         0            0.10        1

谁能帮忙？

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

假设您的数据：

data = pd.DataFrame({"quartile" : [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4], "value1" : [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0], "value2" : [0.9, 0.8, 0.75, 0.75, 0.5, 0.4, 0.3, 0.1]})

您可以通过以下方式对其进行聚合：

data.groupby("quartile").agg({"value1" : sum, "value2" : mean, "quartile" : len})

然后，您只需根据需要重命名列。

【讨论】：

【解决方案2】：

为了更好地坚持你想要的输出，我们可以使用named aggregation，如下：

(df.groupby('quartile', as_index=False)
   .agg(value1_sum=('value1', 'sum'), 
        value2_avg=('value2', 'mean'), 
        no_of_instances_in_val1=('value1', 'size'))
)

输出

   quartile  value1_sum  value2_avg  no_of_instances_in_val1
0         1           2        0.85                        2
1         2           1        0.75                        2
2         3           1        0.40                        3
3         4           0        0.10                        1

【讨论】：