pandas 中多索引数据框中一列的平均值
average of one column in multi index dataframe in pandas
我有一个与此类似的多索引数据框。
arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'bar','baz', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'foo']),
np.array(['one', 'two', 'three', 'one', 'two', 'three','one', 'two','three'])]
s = pd.Series(np.random.randn(9), index=arrays)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(9, 2), index=arrays,columns=['C1','C2'])
df
我想在数据框的末尾添加一个新列,该列将按 level=0 ('bar','baz','foo') 分组,并对列中的数字进行平均这些组的 C2。我想在一种情况下(或者在每个级别 = 0 的顶行)位置
试试 transform
mean
df.groupby(level=0).transform('mean')
C1 C2
bar one 0.473968 -0.454709
two 0.473968 -0.454709
three 0.473968 -0.454709
baz one 0.731266 -0.437691
two 0.731266 -0.437691
three 0.731266 -0.437691
foo one 0.061087 -0.326533
two 0.061087 -0.326533
three 0.061087 -0.326533
更新
df['C3']=df.groupby(level=0).C2.transform('mean')
我有一个与此类似的多索引数据框。
arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'bar','baz', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'foo']),
np.array(['one', 'two', 'three', 'one', 'two', 'three','one', 'two','three'])]
s = pd.Series(np.random.randn(9), index=arrays)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(9, 2), index=arrays,columns=['C1','C2'])
df
我想在数据框的末尾添加一个新列,该列将按 level=0 ('bar','baz','foo') 分组,并对列中的数字进行平均这些组的 C2。我想在一种情况下(或者在每个级别 = 0 的顶行)位置
试试 transform
mean
df.groupby(level=0).transform('mean')
C1 C2
bar one 0.473968 -0.454709
two 0.473968 -0.454709
three 0.473968 -0.454709
baz one 0.731266 -0.437691
two 0.731266 -0.437691
three 0.731266 -0.437691
foo one 0.061087 -0.326533
two 0.061087 -0.326533
three 0.061087 -0.326533
更新
df['C3']=df.groupby(level=0).C2.transform('mean')