python - 有效地将熊猫中的数据框分组？

Question

我在 pandas 中有以下数据框，其中employee每一行都有一个唯一索引 ()，还有一个组标签type：

df = pandas.DataFrame({"employee": ["a", "b", "c", "d"], "type": ["X", "Y", "Y", "Y"], "value": [10,20,30,40]})
df = df.set_index("employee")

我想对员工进行分组type，然后计算每种类型的统计数据。我怎样才能做到这一点并获得最终的数据框type x statistic，例如type x (mean of types)？我尝试使用groupby：

g = df.groupby(lambda x: df.ix[x]["type"])
result = g.mean()

ix这是低效的，因为它引用了df每一行的索引- 有没有更好的方法？

Answer 1

就像@sza 说的，你可以使用：

In [11]: g = df.groupby("type")

In [12]: g.mean()
Out[12]:
      value
type
X        10
Y        30

有关更多信息，请参阅groupby 文档...