【python】【DataFrame】如何先分组（groupby）再计算列均值

原创已于 2022-08-11 09:06:02 修改 · 5.1k 阅读

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#python

于 2020-01-13 00:20:27 首次发布

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df_grouped = df.groupby(‘Month_of_Year’)[‘CallsPresented’].mean()

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Python Pandas DataFrame数据分组统计（第16讲）【`groupby()`&`agg()`】`groupby()` 函数是 Pandas 中用于分组数据的强大工具。它允许我们按照某一列或多个列的值对 DataFrame 进行分组，并对每个分组应用相应的函数。`agg()` 函数是 `Pandas` 中的一个灵活且功能强大的函数，用于对 `DataFrame` 或分组后的数据进行聚合操作。它允许我们一次性应用多个聚合函数或自定义函数，并返回一个包含聚合结果的新的 `DataFrame`。

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用 Python 实现 GroupBy 均值计算的完整指南在数据分析中，常常需要对数据进行分组并计算其均值。本篇文章将带你全面了解如何使用 Python 中的 pandas 库来实现“groupby 均值”的功能。我们将分步骤进行讲解，涵盖所需的代码以及相关注释，帮助刚入行的小白快速上手。整体流程在开始之前，首先让我...

python分割函数_python-基于列或函数的Dask Dataframe拆分分区

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Python笔记-如何在DataFrame中根据某列分组，然后对不同的列进行不同的聚合计算？

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Python：按日期分组并查找DataFrame中列的平均值

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在人工智能大模型方面，这种按日期分组并计算平均值的方式可以用来预测未来的趋势或者分析某个时间段内的行为模式。例如，如果要预测某地区的天气预报，可以根据历史数据中的气温变化规律来预测未来几天的气温。在Python中，可以使用pandas库的`groupby()`方法来实现按日期分组并查找DataFrame中列的平均值。最后，使用groupby方法和mean()方法来实现按日期分组并计算每组中Value的平均值。因为groupby方法默认按索引或列名分组，我们需要确保日期列是datetime类型。

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带你成为别人眼中的大佬！

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在这个输出中，我们可以看到每种类别（Category）下'Value1'和'Value2'的平均值（mean）和标准差（std）。注意，我们使用了agg()函数中的字典来指定我们想要计算哪些聚合函数，这里同时计算了均值（mean）和标准差（std）。这可以通过使用pandas库的groupby()函数结合agg()方法来实现。# 使用groupby()函数按'Category'列进行分组，然后计算每组的'Value1'和'Value2'的平均值（mean）和标准差（std）

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### 使用 `pandas` 进行分组并计算均值为了在 Python 中使用 `pandas` 库对数据进行分组后计算均值，可以按照如下方式操作： #### 创建示例 DataFrame 首先创建一个简单的 DataFrame 来展示如何执行此操作。 ```python import pandas as pd import numpy as np data = { 'Name': ['John', 'Helen', 'Sona', 'Ella'], 'Score': [82, 98, 91, 87], 'Option_Course': ['C#', 'Python', 'Java', 'C'] } df = pd.DataFrame(data) print("原始数据:") print(df) ``` #### 执行 GroupBy 并计算均值接下来定义要基于哪个列来进行分组，并调用 `.mean()` 方法来获取每组的平均分数。 ```python grouped_mean = df.groupby('Option_Course')['Score'].mean() print("\n按选修课程分组后的成绩均值:") print(grouped_mean) ``` 这段代码会先依据 `'Option_Course'` 列中的不同类别将数据分成若干子集，再针对每个子集中对应的 `'Score'` 值计算其算术平均数[^1]。如果希望保留原表结构的同时增加一列表示各组内的平均得分，则可采用 transform 函数: ```python df['Average_Score'] = df.groupby('Option_Course')['Score'].transform('mean') print("\n带有新增平均分列的数据框:") print(df) ``` 对于含有缺失值的情况，在应用 `groupby().mean()` 或者其他聚合函数之前应该考虑处理这些 NaN 值。可以通过设置参数 skipna=True (默认行为)，使得忽略掉任何包含NaN 的记录；也可以利用 fillna() 方法预先填补它们[^3]。