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我有一个DataFrame这样的列：

["A_1", "A_2", "A_3", "B_1", "B_2", "B_3"]

我想将各个 A 列和 B 列“折叠”在一个列中并计算它们的平均值。简而言之，在操作结束时，我会得到：

["A", "B"]

其中“A”是所有“A”列的按列平均值，“B”是所有“B”列的平均值。

据我了解，groupby不适合这项任务，或者我使用不正确：

grouped = data.groupby([item for item in data if "A" not in item])

如果我使用axis=1，我在调用 mean() 时得到的只是一个空的 DataFrame，如果不是，我没有得到想要的效果。我想避免构建一个单独的 DataFrame 来通过迭代填充手段（例如，通过分别计算手段然后添加它们new_df["A"] = mean_a）。有没有有效的解决方案？

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2 回答 2

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mean()您想利用接受参数的内置函数axis来指定逐行均值。由于您知道您想要的不同方式的特定列名称约定，因此您可以使用下面的示例代码非常有效地执行此操作。在这里，我选择只添加两个额外的列，而不是实际销毁现有数据。我也可以将这些新列放入一个新的数据框中；这仅取决于您的需求以及对您来说方便的方式。无论哪种情况，相同的基本思想都适用。

In [1]: import pandas

In [2]: dfrm = pandas.DataFrame([[1,2,3,4,5,6],[7,8,9,10,11,12],[13,14,15,16,17,18]], columns = ['A_1', 'A_2', 'A_3', 'B_1', 'B_2', 'B_3'])

In [3]: dfrm
Out[3]: 
   A_1  A_2  A_3  B_1  B_2  B_3
0    1    2    3    4    5    6
1    7    8    9   10   11   12
2   13   14   15   16   17   18

In [4]: dfrm["A_mean"] = dfrm[[elem for elem in dfrm.columns if elem[0]=='A']].mean(axis=1)

In [5]: dfrm
Out[5]: 
   A_1  A_2  A_3  B_1  B_2  B_3  A_mean
0    1    2    3    4    5    6       2
1    7    8    9   10   11   12       8
2   13   14   15   16   17   18      14

In [6]: dfrm["B_mean"] = dfrm[[elem for elem in dfrm.columns if elem[0]=='B']].mean(axis=1)

In [7]: dfrm
Out[7]: 
   A_1  A_2  A_3  B_1  B_2  B_3  A_mean  B_mean
0    1    2    3    4    5    6       2       5
1    7    8    9   10   11   12       8      11
2   13   14   15   16   17   18      14      17
于 2012-07-02T02:59:34.797 回答
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我不知道效率，但我可能会做这样的事情：

~/coding$ cat colgroup.dat
A_1,A_2,A_3,B_1,B_2,B_3
1,2,3,4,5,6
7,8,9,10,11,12
13,14,15,16,17,18
~/coding$ python
Python 2.7.3 (default, Apr 20 2012, 22:44:07) 
[GCC 4.6.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas
>>> df = pandas.read_csv("colgroup.dat")
>>> df
   A_1  A_2  A_3  B_1  B_2  B_3
0    1    2    3    4    5    6
1    7    8    9   10   11   12
2   13   14   15   16   17   18
>>> grouped = df.groupby(lambda x: x[0], axis=1)
>>> for i, group in grouped:
...     print i, group
... 
A    A_1  A_2  A_3
0    1    2    3
1    7    8    9
2   13   14   15
B    B_1  B_2  B_3
0    4    5    6
1   10   11   12
2   16   17   18
>>> grouped.mean()
key_0   A   B
0       2   5
1       8  11
2      14  17

我想lambda x: x.split('_')[0]会更健壮一些。

于 2012-06-29T16:18:18.323 回答