Pandas数据帧:按两列分组,然后在另一列上取平均值

Question

假设我有一个具有以下值的数据帧:

df:
col1    col2    value
1       2       3
1       2       1
2       3       1

我想首先根据前两列(col1和col2)对我的数据帧进行分组,然后对第二列(值)的值进行平均.所以期望的输出看起来像这样:

col1    col2    avg-value
1       2       2
2       3       1

我使用以下代码:

columns = ['col1','col2','avg']
df = pd.DataFrame(columns=columns)
df.loc[0] = [1,2,3]
df.loc[1] = [1,3,3]
print(df[['col1','col2','avg']].groupby('col1','col2').mean())

得到以下错误:

ValueError: No axis named col2 for object type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

任何帮助将非常感激.

Answer 1

您需要将列的列表传递给groupby,您传递的内容被解释为axisparam,这就是它引发错误的原因:

In [30]:
columns = ['col1','col2','avg']
df = pd.DataFrame(columns=columns)
df.loc[0] = [1,2,3]
df.loc[1] = [1,3,3]

print(df[['col1','col2','avg']].groupby(['col1','col2']).mean())
           avg
col1 col2     
1    2       3
     3       3

Answer 2

如果要按多列分组，则应将它们放在列表中：

columns = ['col1','col2','value']
df = pd.DataFrame(columns=columns)
df.loc[0] = [1,2,3]
df.loc[1] = [1,3,3]
df.loc[2] = [2,3,1]
print(df.groupby(['col1','col2']).mean())

为了使汇总数据框中的单词“ avg”更详细，或更详细些：

import numpy as np
columns = ['col1','col2','value']
df = pd.DataFrame(columns=columns)
df.loc[0] = [1,2,3]
df.loc[1] = [1,3,3]
df.loc[2] = [2,3,1]
print(df.groupby(['col1','col2']).agg({'value': {'avg': np.mean}}))