Wie berechnet man Durchschnittswerte innerhalb mehrerer Gruppen bei Pandas?

Nach mehreren Spalten gruppieren und Durchschnitt berechnen

In Pandas können Sie mehrstufige Gruppierungen und Aggregationen durchführen, um komplexe Statistiken zu berechnen. Eine häufige Aufgabe besteht darin, den Durchschnitt einer Spalte innerhalb von Gruppen zu berechnen, die durch mehrere andere Spalten definiert sind.

Berücksichtigen Sie den folgenden DataFrame:

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

Um den Durchschnitt der Zeit pro Organisation in jedem Cluster zu berechnen können Sie den DataFrame sowohl nach Cluster als auch nach Organisation gruppieren:

df.groupby(['cluster', 'org'], as_index=False).mean()

Dadurch wird ein nach Cluster und Organisation gruppierter DataFrame erstellt, wobei die durchschnittliche Zeit für jede Gruppe berechnet wird:

  cluster org     time
0       1   a  12.333333
1       1   c   23.0
2       2   h   34.0
3       2   d   74.0
4       3   w    6.0

Wenn Sie nur den Zeitmittelwert innerhalb jedes Clusters wünschen, können Sie nur nach Cluster gruppieren:

df.groupby('cluster').mean()

Dadurch wird ein DataFrame mit dem für jeden Cluster berechneten Zeitdurchschnitt erstellt:

  cluster  time
0       1   12.333333
1       2   54.0
2       3    6.0

Alternativ können Sie die Groupby-Methode für die mehrspaltige Kombination ['cluster', 'org'] verwenden und dann den Mittelwert der Zeit berechnen:

df.groupby(['cluster', 'org']).mean()['time']

Dadurch wird eine Serie mit erstellt Durchschnitt der Zeit, berechnet für jede Kombination aus Cluster und Organisation.

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