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我有这样的数据帧:

cluster  org      time
   1      a       8
   1      a       6
   2      h       34
   1      c       23
   2      d       74
   3      w       6 

我想计算每个群组每个组织的平均时间.

预期结果:

cluster mean(time)
1       15 ((8+6)/2+23)/2
2       54   (74+34)/2
3       6

我不知道如何在熊猫中做到这一点,任何人都可以帮忙吗？

尝试使用groupby计算创建新列.在下面的代码中,我得到了每个日期的正确计算值(参见下面的组),但是当我尝试用它创建一个新列(df ['Data4'])时,我得到了NaN.因此,我尝试在数据框中创建一个新列,其中包含所有日期的"Data3"总和,并将其应用于每个日期行.例如,2015-05-08分为2行(总数为50 + 5 = 55),在这个新列中,我想在两行中都有55行.

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame

df = pd.DataFrame({'Date': ['2015-05-08', '2015-05-07', '2015-05-06', '2015-05-05', '2015-05-08', '2015-05-07', '2015-05-06', '2015-05-05'], 'Sym': ['aapl', 'aapl', 'aapl', 'aapl', 'aaww', 'aaww', 'aaww', 'aaww'], 'Data2': [11, 8, 10, 15, 110, 60, 100, 40],'Data3': [5, 8, 6, 1, 50, 100, 60, 120]})

group = df['Data3'].groupby(df['Date']).sum()

df['Data4'] = group