Pandas: обчисліть середнє та стандартне значення стовпця у groupby

Ви можете використовувати такий синтаксис, щоб обчислити середнє значення та стандартне відхилення стовпця після використання операції groupby() у pandas:

 df. groupby ([' team '], as_index= False ). agg ({' points ':[' mean ', ' std ']})

Цей конкретний приклад групує рядки pandas DataFrame за значенням у стовпці Team , а потім обчислює середнє значення та стандартне відхилення значень у стовпці Points .

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: обчисліть середнє значення та норму стовпця в Pandas groupby

Припустімо, що у нас є такий фрейм даних pandas, який містить інформацію про баскетболістів різних команд:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [12, 15, 17, 17, 19, 14, 15, 20, 24, 28],
                   ' assists ': [5, 5, 7, 9, 10, 14, 13, 8, 2, 7]})
                            
#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 12 5
1 to 15 5
2 To 17 7
3 To 17 9
4 B 19 10
5 B 14 14
6 B 15 13
7 C 20 8
8 C 24 2
9 C 28 7

Ми можемо використовувати такий синтаксис, щоб обчислити середнє значення та стандартне відхилення значень у стовпці балів , згрупованих за стовпцем команди :

 #calculate mean and standard deviation of points, grouped by team
output = df. groupby ([' team '], as_index= False ). agg ({' points ':[' mean ', ' std ']})

#view results
print (output)

  team points          
         mean std
0 A 15.25 2.362908
1 B 16.00 2.645751
2 C 24.00 4.000000

З результату ми бачимо:

• Середній бал команди А становить 15,25 .
• Стандартне відхилення балів команди А становить 2,362908 .

І так далі.

Ми також можемо перейменувати стовпці, щоб результат було легше читати:

 #rename columns
output.output. columns = [' team ', ' points_mean ', ' points_std ']

#view updated results
print (output)

  team points_mean points_std
0 A 15.25 2.362908
1 B 16.00 2.645751
2 C 24.00 4.000000

Примітка . Ви можете знайти повну документацію щодо операції pandas groupby() тут .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як виконати суму GroupBy у Pandas
Як використовувати Groupby та Plot у Pandas
Як підрахувати унікальні значення за допомогою GroupBy в Pandas