{"id":4234,"date":"2023-07-12T15:50:28","date_gmt":"2023-07-12T15:50:28","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-groupby-medio-e-padrao\/"},"modified":"2023-07-12T15:50:28","modified_gmt":"2023-07-12T15:50:28","slug":"pandas-groupby-medio-e-padrao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-groupby-medio-e-padrao\/","title":{"rendered":"Pandas: calcule a m\u00e9dia e padr\u00e3o de uma coluna em groupby"},"content":{"rendered":"

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Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para calcular a m\u00e9dia e o desvio padr\u00e3o de uma coluna ap\u00f3s usar a opera\u00e7\u00e3o groupby()<\/strong> no pandas:<\/span><\/p>\n

 df. groupby<\/span> ([' team<\/span> '], as_index= False<\/span> ). agg<\/span> ({' points<\/span> ':[' mean<\/span> ', ' std<\/span> ']})\n<\/strong><\/pre>\n
 Este exemplo espec\u00edfico agrupa as linhas de um DataFrame do pandas pelo valor na coluna Equipe<\/strong> e, em seguida, calcula a m\u00e9dia e o desvio padr\u00e3o dos valores na coluna Pontos<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n
 Exemplo: Calcule a m\u00e9dia e a norma de uma coluna no Pandas groupby<\/span><\/strong><\/span><\/h2>\n
 Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es sobre jogadores de basquete de diferentes times:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n                   ' points<\/span> ': [12, 15, 17, 17, 19, 14, 15, 20, 24, 28],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 5, 7, 9, 10, 14, 13, 8, 2, 7]})\n                            \n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists\n0 to 12 5\n1 to 15 5\n2 To 17 7\n3 To 17 9\n4 B 19 10\n5 B 14 14\n6 B 15 13\n7 C 20 8\n8 C 24 2\n9 C 28 7\n<\/b><\/pre>\n
 Podemos utilizar a seguinte sintaxe para calcular a m\u00e9dia e o desvio padr\u00e3o dos valores da coluna de pontos<\/strong> , agrupados pela coluna da equipe<\/strong> :<\/span><\/span><\/p>\n
 #calculate mean and standard deviation of points, grouped by team<\/span>\noutput = df. groupby<\/span> ([' team<\/span> '], as_index= False<\/span> ). agg<\/span> ({' points<\/span> ':[' mean<\/span> ', ' std<\/span> ']})\n\n#view results<\/span>\nprint<\/span> (output)\n\n  team points          \n         mean std\n0 A 15.25 2.362908\n1 B 16.00 2.645751\n2 C 24.00 4.000000\n<\/strong><\/pre>\n
 Pelo resultado podemos ver:<\/span><\/span><\/p>\n