如何管理 Pandas 中的重复行 [重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何管理 Pandas 中的重复行 [重复]

【英文标题】：How do I manage repeting rows in Pandas [duplicate]

【发布时间】：2020-10-04 02:26:27

【问题描述】：

如何通过删除重复元素来组织这个三列数据集。

Country       Year      Temperature
US            1990       25
US            1990       27 
US            1990       24
US            1991       26
Canada        1990       20
 .             .          .

进入

Country      Year        AvgTemp
US           1990           25.33
US            1991          26
Canada       1990           20

我可以使用 groupby 仅对“Year”和“Temp”列执行此操作。但是如果涉及 3 列呢？

（P.S. 我是熊猫新手）

【问题讨论】：

这只是：df.groupby(['Country', 'Year'])['Temperature'].mean()

要将您的预期输出与新列名匹配，请改用命名聚合：df.groupby(['Country', 'Year']).agg(AvgTemp=('Temperature', 'mean')).reset_index()

【参考方案1】：

你可以像这样在 groupby() 中使用多个变量

df.groupby(['Country','Year'])['Temp'].mean().reset_index()

【参考方案2】：

df.groupby(['Country', 'Year']).mean().reset_index().rename(columns='Temperature':'AvgTemp')