Python/Pandas - 结合 groupby 平均值和最小值

Posted 2023-03-11

【中文标题】Python/Pandas - 结合 groupby 平均值和最小值

【英文标题】：Python/Pandas - Combining groupby mean and min

【发布时间】：2017-08-05 20:56:18

【问题描述】：

在数据帧上组合 mean 和 min 的语法是什么？我想按 2 列分组，计算 col3 的组内平均值并保持 col4 的 min 值。像

groupeddf = nongrouped.groupby(['col1', 'col2', 'col3'], as_index=False).mean().min('col4')

工作？如果不是，正确的语法是什么？谢谢！

编辑

好的，所以如果没有示例，这个问题就不太清楚了。我现在会更新它。上面的文字也有变化。

我有：

ungrouped
col1 col2 col3 col4
1    2    3    4
1    2    4    1
2    4    2    1
2    4    1    3
2    3    1    3

想要的输出按第 1-2 列、第 3 列的平均值（实际上是数据上的更多列，这是简化的）和 col4 的最小值：

grouped
col1 col2 col3 col4
1    2    3.5  1
2    4    1.5  1
2    3    1    3

【参考方案1】：

我认为您首先需要mean，然后是col4 列的min：

min_val = nongrouped.groupby(['col1', 'col2', 'col3'], as_index=False).mean()['col4'].min()

或Series中的min：

min_val = nongrouped.groupby(['col1', 'col2', 'col3'])['col4'].mean().min()

示例：

nongrouped = pd.DataFrame('col1':[1,1,3],
                   'col2':[1,1,6],
                   'col3':[1,1,9],
                   'col4':[1,3,5])

print (nongrouped)
   col1  col2  col3  col4
0     1     1     1     1
1     1     1     1     3
2     3     6     9     5

print (nongrouped.groupby(['col1', 'col2', 'col3'])['col4'].mean())
1     1     1       2
3     6     9       5
Name: col4, dtype: int64

min_val = nongrouped.groupby(['col1', 'col2', 'col3'])['col4'].mean().min()
print (min_val)
2

编辑：

你需要aggregate:

groupeddf = nongrouped.groupby(['col1', 'col2'], sort=False)
                      .agg('col3':'mean','col4':'min')
                      .reset_index()
                      .reindex(columns=nongrouped.columns)
print (groupeddf)
   col1  col2  col3  col4
0     1     2   3.5     1
1     2     4   1.5     1
2     2     3   1.0     3

【讨论】：

是的，如果有一些样本有问题会更好。

差不多 100k！ :D

这是我的命名日礼物，因为我的名字是乔；）

是的，我也觉得 ;)

我们开始了！恭喜！