Pandas Groupby:数量和平均值相结合

Question

与PANDAS合作,尝试将数据框汇总为某些类别的计数,以及这些类别的均值情绪分数.

有完整的字符串表有不同的情绪分数,我想通过说出他们有多少帖子以及这些帖子的平均情绪来对每个文本来源进行分组.

我的(简化)数据框如下所示:

source    text              sent
--------------------------------
bar       some string       0.13
foo       alt string        -0.8
bar       another str       0.7
foo       some text         -0.2
foo       more text         -0.5

这个输出应该是这样的:

source    count     mean_sent
-----------------------------
foo       3         -0.5
bar       2         0.415

答案在某处:

df['sent'].groupby(df['source']).mean()

然而,只给出每个来源,它的意思是,没有列标题.

提前致谢!

Answer 1

你可以用groupby与aggregate:

df = df.groupby('source') \
       .agg({'text':'size', 'sent':'mean'}) \
       .rename(columns={'text':'count','sent':'mean_sent'}) \
       .reset_index()
print (df)
  source  count  mean_sent
0    bar      2      0.415
1    foo      3     -0.500

Answer 2

在较新版本的 Panda 中，您不再需要重命名，只需使用命名参数：

df = df.groupby('source') \
       .agg(count=('text', 'size'), mean_sent=('sent', 'mean')) \
       .reset_index()

print (df)
  source  count  mean_sent
0    bar      2      0.415
1    foo      3     -0.500

Answer 3

下面一个应该可以正常工作：

df[['source','sent']].groupby('source').agg(['count','mean'])