分组名称和平均相应值（熊猫）

Question

数据存储在 csv 文件中。我使用 pd.read_csv 将数据从 csv 加载到 python 中。我正在寻找一种方法来对空格前具有相同名字的名称进行分组，然后使用 pandas 对 Score1 和 Score2 中的相应值求和。

df = pd.DataFrame({'Names':['Jason','Jason S','Dan','Dan S'],'Score1':[30,np.nan,20,40],'Score2':[40,60,30,np.nan]})

Names         Score1    Score2
Jason         30        40
Jason S       NaN       60
Dan           20        30
Dan S         40        NaN 

我想看到如下数据框的结果。

Names         Score1     Score2
Jason         15         50
Dan           30         15

到目前为止，我有以下代码，它只是进行分组，没有别的。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.csv')
df1 = pd.DataFrame(df.groupby(['Names'], as_index=False)['Score1', 'Score2'].sum().mean())
print(df1)

我会很感激任何提示。提前致谢。

Answer 1

您可以使用str.split 获取组密钥

df.fillna(0).groupby(df.Names.str.split(' ',expand=True)[0]).mean()
Out[352]: 
       Score1  Score2
0                    
Dan      30.0    15.0
Jason    15.0    50.0