groupby对象pandas绝对值的平均值
groupby对象是pandas库中的一个功能，用于对数据进行分组操作。它可以将数据按照指定的列或条件进行分组，并对每个分组进行聚合操作。
绝对值的平均值是指对每个分组中的数值取绝对值后求平均值。下面是完善且全面的答案：
groupby对象是pandas库中的一个功能，用于对数据进行分组操作。它可以将数据按照指定的列或条件进行分组，并对每个分组进行聚合操作。
绝对值的平均值是指对每个分组中的数值取绝对值后求平均值。在pandas中，可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入pandas库并读取数据集：
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")- 接下来，使用groupby方法按照指定的列进行分组，例如按照"category"列进行分组：
grouped = data.groupby("category")- 然后，使用agg方法对每个分组进行聚合操作，计算绝对值的平均值：
result = grouped["value"].agg(lambda x: abs(x).mean())在上述代码中，"value"是需要计算绝对值的列名，lambda函数用于计算绝对值的平均值。
- 最后，打印结果：
print(result)以上代码将输出每个分组的绝对值平均值。
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1回答
我有一些DataFrame：
d = {'fruit': ['apple', 'pear', 'peach'] * 6, 'values': np.random.uniform(-5,5,18), 'values2': np.random.uniform(-5,5,18)}
df = pd.DataFrame(data=d)
我可以取每个fruit组的平均值如下：
df.groupby('fruit').mean()
然而，对于每一组水果，我想取按绝对值排列的N个最大值的平均值。
因
浏览 0提问于2020-07-15得票数 0
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我如何在pandas中计算groupby的绝对和？
例如，给定DataFrame：
Player Score
0 A 100
1 B -150
2 A -110
3 B 180
4 B 125
我想要球员A的总分(100+110=210)以及球员A的总分(150+180+125=455)，忽略分数的符号。
我可以使用以下代码来计算总和：
import pandas as pd
import numpy as np
frame = pd.DataFrame({'Player' : ['
浏览 11提问于2017-07-31得票数 10
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在pandas中，我无法根据不同列的值获取列的值的平均值。例如 >>> df
ID city timeDiff
0 1 A 2
1 2 A 3
2 3 A 4
3 4 B 6
3 5 B 6 我想要得到的是特定城市的timeDiff平均值，比如 A：(2+3+4)/3 =3 B：(6+6)/2 =6 我知道我可以通过dfcolumnName.m
浏览 42提问于2021-01-13得票数 1
回答已采纳
假设我有这样的数据集：
import pandas as pd
raw_data = {
'entrytype': ['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd'],
'year': [2000, 2000, 2000, 2001, 2001, 2001, 2001],
}
df = pd.DataFrame.from_dict(raw_data)
我想知道每年不同入口类型的数量的平均值(entrytype仅用
浏览 2提问于2014-04-30得票数 1
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使用Pandas，我想要"groupby“并计算我的Dataframe的每一组的平均值。我这样做：
dict = {
"group": ["A", "B", "C", "A", "A", "B", "B", "C", "A"],
"value": [5, 6, 8, 7, 3, 9, 4, 6, 5]
}
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dict)
pr
浏览 4提问于2021-05-07得票数 2
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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(-1, 2), columns=['A', 'B'])
df['C']=[5,2,np.nan,4,np.nan]
df['index']=df.index
DataFrame：
A B C index
0 0 1 5 0
1 2 3 2 1
2 4 5 NaN 2
3 6 7 4 3
4 8 9 NaN
浏览 3提问于2017-02-18得票数 1
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1回答
我是使用Pandas/python的新手，我想知道，当我有一个数据集时，我如何从一个变量创建一个平均值，对于另一个变量的每个值，价格，如果变量小时在一些特定值之间，让我们假设1到10。为了更好地理解我所拥有的，我有以下几点：
我想要得到的是以下绿色的价格和数量列；它们是1<=hour<=10时每个价格的平均数量。
我真的很感谢你的帮助！
提前感谢！
浏览 2提问于2019-10-15得票数 0
我有这样的数据：
Thing quarter num_col1 num_col2
aaa 2010Q1 1.3 99.76
bbb 2010Q1 11.3 109.76
ccc 2010Q1 91.3 119.76
.....
.....
aaa 2019Q4 21.3 119.76
bbb 2019Q4 41.3 299.76
ccc 2019Q4
浏览 4提问于2021-12-08得票数 1
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1回答
提前道歉。我是Python / Pandas的新手，所以这个问题可能提得不好。
我有一个大约有400万行和大约10列的数据帧。
我想要计算由其他每一列的不同值(例如B、C、D、E、F、G、H、I、J)定义的每一组的第一列(例如A)的平均值。这定义了大约200,000个组。
我试过groupby，例如
mytest = df.groupby(['B','C','D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'])
mytest.mean(
浏览 0提问于2016-05-07得票数 1
1回答
我想用分组或聚合平均值替换熊猫系列中的坏值negative values(-666)和NaNs。样本DataFrame：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'cat': ['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],
'val':
浏览 3提问于2022-03-16得票数 0
1回答
我在使用Pandas和Pyplot制作条形图时遇到了问题。我正在尝试使用柱状图的平均值作为条形图的y轴/条形高度，其中x轴是每个性别的条形图。 我可以通过调用以性别为x的列来绘制正确显示性别的条形图，但是当我仅调用以费用为y的列时，绘图失败。当我调用height列的df.mean()时，条形图显示在相同的高度(height的总平均值)。 我想要做的是得到该性别的门槛高度=票价的平均值。 import pandas as pd # import pandas package (install via settings first)
浏览 25提问于2021-01-28得票数 1
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2回答
我正在尝试分组一个Pandas DataFrame，它是按日期按月的营业日编制索引的，大约每月22。
我想返回一个结果，其中包含了“`DataFrame”中平均值为22行的行。
我可以按月中的一天计算，但似乎不知道如何按营业日计算。
是否有一个函数将返回一个月的营业日？
如果有人能提供一个简单的例子，这将是最感激的。
浏览 5提问于2016-04-29得票数 1
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1回答
我是Pandas的新手，我想将以下简单的R代码转换为Pandas，以便计算列的平均值和加权平均值(实际上，有更多的列需要聚合)。解决方案必须是可链接的，因为在此计算之前和之后都有多个步骤。我看过使用apply函数()的解决方案，但似乎要么必须在apply函数内执行完整的聚合步骤(对所有列，可能是不相关的列)，我认为这很丑陋，要么分别计算平均值和加权平均值，然后进行表连接。在Pandas中最先进的方法是什么？
df = data.frame(batch=c("A", "A", "B", "B", "C","C
浏览 25提问于2019-10-21得票数 1
我有两个数据帧。
DF1看起来像这样：
DF2看起来像这样：
我需要从DF2中找出Question_3的平均值，然后将其作为Question_3_Mean添加到匹配ID_1和ID_2的适当行中。
我觉得这在Pandas中是相对微不足道的事情，但我不确定如何使用命名法来找出方法。
我最初所做的是在Excel中创建一个新的工作表，并手动(使用公式)合并这两个did，然后使用pivot来获得平均值，然后执行vlookup来匹配结果。然后我使用它作为我的海运图的df。
我想在Pandas中做所有这些，因为这种“匹配”是我经常要做的一项任务，我想省去这个手动步骤。
浏览 14提问于2020-06-05得票数 0
2回答
如果我在Python中有一个熊猫DataFrame，如下所示：
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.uniform(0,10,20)
b = np.random.uniform(0,1,20)
data = np.vstack([a,b]).T
df = pd.DataFrame(data)
df.columns = ['A','B']
df.sort_values(by=['A'])
A B
5 0.057519 0.4654
浏览 2提问于2019-04-03得票数 5
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当我试图根据另一列的值获取列值的平均值时，我得到了错误："pandas.core.base.DataError:没有要聚合的数值类型“。
这些列的外观如下：
PRESSEDKEY PALABRA COLOR KEYCORR RT CORRECT
90 v ABUSO red r 496 N
108 v FRACASO blue a 168 N
138 v MORGUE green v 106 Y
150
浏览 2提问于2021-04-20得票数 0
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我想用列平均值替换零和NaN值，但是，我希望代码根据产品类型(A、B或C)对平均值进行分类。
总而言之，我有一个总共有4列的pandas数据帧。其中一列指定3种产品类型之一: A、B和C。
每行有3个测量列。我想将每一列的0和NaN值替换为与产品类型相关的列平均值。表如下：
因此，我想要编写一个允许软件计算以下内容的语法：
每一列测量值1、2和3的乘积A平均值
积B表示每一列测量值1、2和3的平均值
积C表示每一列测量值1、2和3的平均值
然后用相应的计算平均值替换nan和零列值。
对于这样的操作，我们可以使用以下代码行：
df.fillna(df.mean(), inplace=Tru
浏览 28提问于2020-05-07得票数 0
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我正在尝试从一个pandas数据帧中获取平均值，并将其转换为一个新的数据帧，该数据帧具有按月+年分组的列的平均值。所以我找到了这个答案：，但它并没有起到很好的作用。
这就是我所拥有的：
dt grade
2020-01-01 10
2020-01-02 20
2020-02-01 30
2020-02-01 40
2020-03-01 10
2020-03-04 20
这就是我想要的：
dt grade_mean
2020-01 15
2020-02 35
2020-03 15
我还希望
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
1回答
我想要计算某些径流数据的月平均值，到目前为止我已经尝试过了
import pandas as pd
df = pd.read_excel('runoff_data.xlsx', index_col=0, parse_dates=True)
df['Year'] = df.index.year
df['Month'] = df.index.month
n = df.groupby(pd.PeriodIndex(df['Year'], freq='M'))['Flow_1', 'Flow_2&#
浏览 6提问于2022-04-14得票数 0
我必须根据该级别的行数来计算MultiIndex DataFrame的平均值。
基本上，我必须对最后一列中的值求和，然后除以每个SKU_ID索引的每月行数，从而求出这些值的平均值。我如何在Pandas中继续？谢谢
浏览 0提问于2019-04-04得票数 0
我有一些每日数据，我希望计算每个数据点与其月平均值的偏差，但我希望区分工作日和周末之间的月平均值。
以下是一些示例数据：
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
date_today = datetime.now()
days = pd.date_range(date_today, date_today + timedelta(100), freq='D')
np.random.seed(seed=1111)
data = 66*np.random.randi
浏览 18提问于2020-05-29得票数 0
1回答
我在这上面花了几个小时，所以任何帮助都将是令人惊讶的！ 我有一个熊猫数据帧df。然后我按其中一列(A)分组，关注另一列(B)，并获得每组的平均值： group_mean = df.groupby('A').B.agg('mean')
group = df.groupby('A').B 按照上面的顺序，以下是python报告的类型： <class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy&#
浏览 2提问于2021-09-04得票数 0
1回答
所以我有一个基因芯片的数据集，其中16个芯片测量了1个组织样本。我想从每个芯片中的每个基因中减去这个基因在所有芯片上的平均值。因此，我按基因分组并计算平均值。现在我想取原始的PM强度值，从这个基因中减去平均值。因此，我需要将基因列与存储该基因组平均值的表中的索引匹配，然后从PM列中减去这个值。
totalgene = genedata.groupby(genedata['GENE']).mean()[['PM','LOGPM']]
genedata['MEANNORM'] = genedata['PM'] -
浏览 1提问于2017-06-03得票数 0
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我有一个数据框架如下：
user | profit
-------------
Anna | 1.0
Bell | 2.0
Anna | 2.0
Chad | 5.0
Bell | 4.0
Anna | 3.0
我需要在用户级别上计算每一行的平均值，也就是说，每次我看到相同的用户时，我计算的是他/她的利润平均值。
例如，安娜的第一个利润均值为1.0，她的第二个利润均值为1.5，依此类推。
所需的结果如下：
user | profit | mean
--------------------
Anna | 1.0 | 1.0
Bell | 2.0
浏览 0提问于2018-07-09得票数 1
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3回答
我在pandas中有以下数据框架 Column 1 Column 2 Column3 Column 4
2 2 2 4
1 2 2 3 我希望创建一个数据帧，其中包含列1和列2，列3和列4的平均值，等等。 ColumnAvg(12) ColumnAvg(34)
2 3
1.5 1.5 我用的是这个，但它是所有东西的平均值。 df.mean(axis=1) 有没有办
浏览 40提问于2020-09-20得票数 3
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我有一个这样的数据集：
Participant Type Rating
1 A 6
1 A 5
1 B 4
1 B 3
2 A 9
2 A 8
2 B 7
2 B 6
我想要获得这个：
Type MeanRating
A mean(6,9)
A mean
浏览 4提问于2016-09-16得票数 1
3回答
我想将列中的所有负值按类别替换为平均值。我可以很容易地找到每个类别的平均值。就像train_df1.groupby(train_df1['item_category'])['item_cnt_day'].mean()。
item_category
Access 1.115664
Books 1.087056
CD 2.199036
CD games 1.361757
Card 1.421528
Consoles 1.2
浏览 0提问于2018-12-04得票数 0
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我有这个pandas DataFrame
val
datetime attribute_id
2018-01-31 0 4.162565
1 3.305480
2 3.191123
3 3.601398
4 3.277375
6 3.556552
2018-02
浏览 0提问于2019-06-20得票数 2
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1回答
我正在尝试计算一个非常大的数据集的移动平均值。行数约为30M。为了说明使用pandas，如下所示 df = pd.DataFrame({'cust_id':['a', 'a', 'a', 'b', 'b'], 'sales': [100, 200, 300, 400, 500]})
df['mov_avg'] = df.groupby("cust_id")["sales"].apply(lambda x: x.ewm(alpha=0.
浏览 14提问于2020-01-16得票数 0
1回答
我试图获得DataFrame的每个分区每列的平均值，例如：
country city sales stock
0 UK London 1 34
1 UK Leeds 2 20
2 UK Leeds 3 21
3 RO Cluj 4 24
4 RO Cluj 5 25
5 RO Bucharest 6 25
也就是说，我希望得到sales和stock的平均值，并将它们聚合
浏览 0提问于2018-06-11得票数 2
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2回答
假设我在Pandas dataframe中有如下数据：
我希望找到以下的描述性统计数据(平均值、中位数、标准开发)：
每个队列的唯一用户
每个用户每组的注释
每组评语
因此，对于输出，我希望看到：
每个队列-> {a:3}，{b:2}，.然后找到该系列的描述性统计数据。
-> {(a，alex):2}，{(b，alex):0}，{(a，beth):1}，{(b，beth)：3}.
每个队列-> {a:5}，{b:6}.
我正在使用Pandas，我完全被困在如何做这么简单的事情上。我正在考虑使用.groupby()，但这并没有给
浏览 5提问于2016-05-10得票数 1
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2回答
我有一个python xarray数据集，它的维度是time,x,y，变量是value1。我试图计算每个value1坐标对的年平均值。
在阅读文档时，我遇到了这个函数：
ds.groupby('time.year').mean()
在每个给定的时间切片上，这似乎是计算所有 x,y坐标对在value1中的单一年平均值。
而不是每个给定时间切片上的单个、x,y坐标对的年度平均值。
虽然上面的代码片段产生了错误的输出，但我对其过于简化的形式非常感兴趣。我真的很想找出“X数组技巧”，为给定的x,y坐标对做年度平均值，而不是自己把它连在一起。
有人帮我指对了方向吗？我是否应该暂时将其
浏览 3提问于2016-10-11得票数 5
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我试图将B、和C列的平均值按列A分组。我不知道如何使用groupby函数来完成这个任务：
import pandas as pd
pd.DataFrame({'B' : df.groupby(['A'])['B'].mean()}).reset_index()
因为我只能知道如何找到平均值，并将单个列按另一列分组。如果这是我现在的数据
A B C
0 70 12
0 20 14
0 46 11
1 25 9
2 86 2
2 14 6
这是我的预期结果。将A的所有类似值分组在一起，B和C中的相应值在各自的列中平均：
浏览 2提问于2017-08-11得票数 0
3回答
我有一个csv文件，其中n个城市的值随时间增加，如下所示： city,date,value
saopaulo,2020-01-01,5
riodejaneiro,2020-01-01,3
curitiba,2020-01-01,7
...
saopaulo,2020-05-01,31
riodejaneiro,2020-05-01,55
curitiba,2020-05-01,41 我想做的是计算"value“列的移动平均值，但要分别计算每个”城市“的移动平均值。 我将csv加载到pandas数据框中，但如果我计算df["value"].rolling(3)，它将计算
浏览 37提问于2021-10-11得票数 0
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2回答
我有一个包含2列的ascii文件如下； id value
1 15.1
1 12.1
1 13.5
2 12.4
2 12.5
3 10.1
3 10.2
3 10.5
4 15.1
4 11.2
4 11.5
4 11.7
5 12.5
5 12.2 我想估算每个id列" value“的平均值(即按id分组) 在python中使用numpy或pandas可以做到这一点吗？
浏览 21提问于2020-07-16得票数 0
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'tin' : [1, 2 , 3, 1, 2, 3],
'isin': ['a', 'a', 'a', 'b','b','b'],
'price' : [100, 100 , 250, 1000, 1000, 600],
}) 我不知道如何在组的条件
浏览 7提问于2020-09-24得票数 1
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我想以一个简单的数据帧为例，根据另一列("name“列)中的值，将一列(" value”列)求和成组。在那之后，我想得到"value“列的平均值
In [1]: import pandas
In [2]: df = pandas.DataFrame(data = [{'name': 'a', 'val': 1}, {'name': 'b', 'val': 2}, {'name': 'b', 'val': 4}])
In [3
浏览 5提问于2021-03-03得票数 0
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1回答
我最近开始使用python和现在的pandas来读取excel文件。我有点纠结于一个问题，我没有找到任何类似的例子。 假设我有来自不同机器的不同分钟的数据。发生的情况是，一台机器有多个信息。例如，在下图中，如果考虑机器13.5，则在5 5分钟内有5个关于成本和温度的信息。 我需要成本、温度和分钟信息的平均值，也就是说，每个machine.Considering只有一行。例如，我只需要一个输出来表示成本，即34，4(34+35+35+35+33/机器13.5)。下面是我的代码。 import pandas
df = pandas.read_excel(
浏览 14提问于2021-11-03得票数 0
我想为我的Pandas DataFrame的两列绘制一个直方图。虽然回收箱是由列ratio的值定义的，例如0-0.1、0.1-0.2、.、0.9-1.0，而不是像常规直方图那样的计数，但我需要绘制每个桶的其他列feet的平均值。我可能会创建另一个列，这个列是ratio列，并通过在新列上分组来计算feet的平均值。但有没有办法在不生成新列的情况下直接绘制它？
浏览 3提问于2020-08-03得票数 1
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我想对一个多索引的pandas序列执行聚合，如下所示：
revenue =
date person shift
2017-10-19 Adams A 298.70
Smith B 593.46
B_Overtime 77.71
2017-10-20 Conner A 473.08
Adams B 441.35
浏览 0提问于2018-02-01得票数 0
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'birds': ['Cranes', 'Cranes', 'plovers', 'spoonbills', 'spoonbills', 'Cranes', 'plovers', 'Cranes', 'spoonbills', 'spoonbills'],
'age
浏览 11提问于2020-01-23得票数 0
1回答
具有一列平均值的交叉表
、、、
使用Pandas和Matplotlib，我如何使用两列的交叉表制作条形图，其中一列只是平均值？以下是我的数据集的一个示例： score lunch setting
70 N Sub
69 N Sub
62 Y Urb
78 N R
60 Y R
58 Y Urb
80 N Sub
75 N Urb
70
浏览 13提问于2021-08-06得票数 0
2回答
群熊猫数据与计算多列均值
、、、
我试图将熊猫的数据按列分组，然后计算出多个列的平均值。在下面的示例中，我想按“类别”列进行分组，然后计算“得分”和“优先级”列的平均值。所有三列都应位于生成的dataframe中。
我能够对第一列进行分组并计算平均值，但我不知道如何添加第二列。在我的尝试之下。
任何指导都非常感谢。
import pandas as pd
data = [['A', 2, 1], ['A', 4, 2], ['B', 5, 3], ['B', 2, 3]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['categor
浏览 3提问于2022-05-24得票数 1
回答已采纳
我希望能够比较ID号相同的两行(例如，第0行和第1行)，然后删除具有较小绝对收入的行。有没有办法只使用pandas函数，而不是使用.itertuples()遍历各行。我正在考虑使用.shift和.apply，但我不确定如何执行。
Index ID Income
0 2011000070 55019
1 2011000070 0
2 2011000074 23879
3 2011000074 0
4 2011000
浏览 0提问于2017-07-11得票数 3
回答已采纳
1回答
在Pandas中，如何获得二级列的平均值？
bar baz foo
one two one two one two
aaa 1 2 3 4 5 6
bbb -1 -2 -3 -4 -5 -6
预期：
one tw
浏览 4提问于2022-08-10得票数 0
回答已采纳
我需要通过只考虑给定百分位数范围之间的值来估计熊猫DataFrameGroupBy的平均值。
例如，给定代码片段
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.matrix('1 1; 1 2; 1 4; 2 1; 2 2; 2 4')
data = pd.DataFrame(a)
groupby = data.groupby(0)
m1 = groupby.mean()
结果是
m1 = 1
0
1 2.333333
2 2.333333
但是，如果
浏览 7提问于2018-11-13得票数 3
回答已采纳
1回答
我在用Bokeh绘制Pandas分组数据时遇到了麻烦。
company_id company_score date_submitted company_region
AA .07 1/1/2017 NW
AB .08 1/2/2017 NE
CD .0003 1/18/2017 NW
我成功地将数据按company_id分组，并使用10天/输入计算了company_score的简单移动平
浏览 0提问于2018-04-04得票数 6
回答已采纳
1回答
假设我有一个名为df的数据框架，如下所示：
id x y
1 10 A
2 12 B
3 10 B
4 4 C
5 9 A
6 15 A
7 6 B
现在我想将数据按y列分组，并得到每个组的2个最大值(x)的平均值，其结果如下
y
A (10+15)/2 = 12.5
B (12 + 10)/2 = 11
C 4
如果我试着用df.groupby('y')['x'].nlar
浏览 0提问于2018-02-04得票数 3
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3回答
根据其标签计算一行中值的平均值：
A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
B = [0,0,0,0,0,1,1,1,1, 1]
Result = pd.DataFrame(data=[A, B])
我希望输出是: 0->3；1-> 7.8
pandas有groupby功能，但我不知道如何实现它。谢谢
浏览 0提问于2017-11-13得票数 2
1回答
我在计算pandas数据帧中列的一部分的平均值时遇到问题。我需要将我的数据框分成子窗口，并且我需要每个较小窗口的平均值。
目前，我的代码如下所示：
array2 = np.array([[x[:,0].mean()]
for x in np.array_split(array1, 10)])
因此，目前我将array1划分为10个子数组。现在我的问题是:出于某种原因，我将"nan“作为某些方法的解决方案。这可能是由于array1中必须有一些NaN值的原因。我怎么能只计算非nan值的平均值，而根本不从array1中删除nan呢？这个是可能的吗？非常感谢！：
浏览 0提问于2020-01-20得票数 0
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