팬더에서 그룹 평균을 계산하는 방법(예제 포함)

다음 방법을 사용하여 팬더 사이의 그룹당 평균 값을 계산할 수 있습니다.

방법 1: 열별로 그룹화된 열의 평균 계산

 df. groupby ([' group_col '])[' value_col ']. mean ()

방법 2: 단일 열로 그룹화된 여러 열의 평균 계산

 df. groupby ([' group_col '])[' value_col1 ', ' value_col2 ']. mean ()

방법 3: 여러 열로 그룹화된 열의 평균 계산

 df. groupby ([' group_col1 ', ' group_col2 '])[' value_col ']. mean ()

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'F', 'F', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G'],
                   ' points ': [30, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [4, 3, 7, 7, 12, 15, 8, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team position points assists
0 AG 30 4
1 AF 22 3
2 FY 19 7
3 AG 14 7
4 BF 14 12
5 BF 11 15
6 BG 20 8
7 BG 28 4

예시 1: 열별로 그룹화된 열의 평균 계산

다음 코드는 팀 열별로 그룹화된 포인트 열의 평균 값을 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #calculate mean of points grouped by team
df. groupby (' team ')[' points ']. mean ()

team
At 9:25 p.m.
B 18.25
Name: points, dtype: float64

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• A팀의 평균 점수는 21.25 입니다.
• B팀의 평균 점수는 18.25 입니다.

예시 2: 단일 열로 그룹화된 여러 열의 평균 계산

다음 코드는 팀 열별로 그룹화된 포인트 열의 평균값과 어시스트 열의 평균값을 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #calculate mean of points and mean of assists grouped by team
df. groupby (' team ')[[' points ', ' assists ']]. mean ()

       assist points
team		
At 21.25 5.25
B 18.25 9.75

출력에는 각 팀의 평균 점수 값과 평균 지원 값이 표시됩니다.

예 3: 여러 열로 그룹화된 열의 평균 계산

다음 코드는 팀 및 직위 열별로 그룹화된 포인트 열의 평균 값을 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #calculate mean of points, grouped by team and position
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ']. mean ()

team position
FY 20.5
      G 22.0
BF 12.5
      G 24.0
Name: points, dtype: float64

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• A 팀과 F 포지션 선수들의 평균 점수는 20.5 입니다.
• A 팀과 G 포지션 선수들의 평균 포인트 값은 22 입니다.
• B 팀과 F 포지션 선수들의 평균 점수는 12.5 입니다.
• B 팀과 G 포지션 선수들의 평균 포인트 값은 24 입니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 기능을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 그룹당 최대값을 찾는 방법
팬더에서 그룹당 합계를 찾는 방법
Pandas에서 그룹별로 분위수를 계산하는 방법