如何计算每组的行数大于熊猫组中该组的平均值？

Question

我有一个数据框 df，我使用其中的几列来分组：

df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']].groupby(['col1', 'col2']).agg(['mean', 'count'])

通过上述方式，我得到了我需要的表格（数据框）。缺少的是一个附加列，其中包含每组中大于该组平均值（平均值）的行数。事实上我想要这样的东西：

col1  col2 mean   count  above_Mean
A      E    4      10     6    
       F    3      20     4 
B      G    7      30     15

我尝试了上面的 return 命令，它给了我除了上述每组的平均计数之外的所有内容。

df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']].groupby(['col1', 'col2']).agg(['mean', 'count'])

输出：

col1  col2 mean   count  above_Mean
A      E    4      10     6    
       F    3      20     4 
B      G    7      30     15

Answer 1

您还可以使用lambda 函数进行聚合，如下所示：

df.groupby(['col1', 'col2']).agg(['mean', 'count', 
                                  lambda x: (x > x.mean()).sum()])