Pandas:如何计算一个groupby的平均值

Question

我有一个包含少量属性的 csv 文件，其中之一是不同餐厅的星级评分 etoiles（法语中的星级）。这里annee表示评分的年份

注意：我不知道如何在此处共享 Jupyter notebook table 输出，我尝试了不同的命令行，但格式总是很难看。如果有人可以提供帮助。

我想做的很简单（我认为）..我想添加一个新列来表示餐厅每年星级平均值的标准差。所以我必须估计每年的平均星级。然后，计算这些值的标准偏差。但是，我真的不知道使用 pandas 的语法可以让我计算一家餐厅每年的平均星级。有什么建议吗？

我知道我需要用 .groupby('restaurant_id')['annee'] 按年份对餐厅进行分组，然后取当年餐厅星级的平均值，但我不知道怎么写.


# does not work
avis['newColumn'] = (
avis.groupby(['restaurant_id', 'annee'])['etoiles'].mean().std()
)

Answer 1

您可以通过以下方式计算每年星星平均值的标准差：

df.groupby('annes')['etoiles'].mean().std()

让我知道它是否有效。

Answer 2

这是一个潜在的解决方案 groupby:

#generating test data
dates = pd.date_range('20130101', periods=36, freq='M')
year = dates.strftime('%Y')
df = pd.DataFrame([np.random.randint(1,10) for x in range(36)],columns=['Rating'])
df['restaurants'] = ['R_{}'.format(i) for i in range(4)]*9
df['date'] = dates
df['year'] = year
print(df)

 rating restaurants  date    year
0   8   R_0     2013-01-31  2013
1   7   R_1     2013-02-28  2013
2   1   R_2     2013-03-31  2013
3   6   R_3     2013-04-30  2013
4   4   R_0     2013-05-31  2013
5   8   R_1     2013-06-30  2013
6   7   R_2     2013-07-31  2013
7   5   R_3     2013-08-31  2013
8   4   R_0     2013-09-30  2013
9   5   R_1     2013-10-31  2013
10  4   R_2     2013-11-30  2013
11  8   R_3     2013-12-31  2013
12  9   R_0     2014-01-31  2014
13  6   R_1     2014-02-28  2014
14  3   R_2     2014-03-31  2014
15  6   R_3     2014-04-30  2014
16  2   R_0     2014-05-31  2014
17  8   R_1     2014-06-30  2014
18  1   R_2     2014-07-31  2014
19  5   R_3     2014-08-31  2014
20  1   R_0     2014-09-30  2014
21  7   R_1     2014-10-31  2014
22  3   R_2     2014-11-30  2014
23  4   R_3     2014-12-31  2014
24  2   R_0     2015-01-31  2015
25  4   R_1     2015-02-28  2015
26  8   R_2     2015-03-31  2015
27  7   R_3     2015-04-30  2015
28  3   R_0     2015-05-31  2015
29  1   R_1     2015-06-30  2015
30  2   R_2     2015-07-31  2015
31  8   R_3     2015-08-31  2015
32  7   R_0     2015-09-30  2015
33  5   R_1     2015-10-31  2015
34  3   R_2     2015-11-30  2015
35  3   R_3     2015-12-31  2015

#df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) #more versatile
#df.set_index('dates') #more versatile
#df.groupby([pd.Grouper(freq='1Y'),'restraunts'])['Rating'].mean() #more versatile

df = df.groupby(['year','restaurants']).agg({'Rating':[np.mean,np.std]})
print(df)

输出:

                  Rating   Rating
year  restaurants  mean      std
2013    R_0     5.333333    2.309401
        R_1     6.666667    1.527525
        R_2     4.000000    3.000000
        R_3     6.333333    1.527525
2014    R_0     4.000000    4.358899
        R_1     7.000000    1.000000
        R_2     2.333333    1.154701
        R_3     5.000000    1.000000
2015    R_0     4.000000    2.645751
        R_1     3.333333    2.081666
        R_2     4.333333    3.214550
        R_3     6.000000    2.645751

编辑:

重命名列：

df.columns = ['Mean','STD']
df.reset_index(inplace=True)
    year   restaurant Mean     STD
0   2013    R_0     1.333333    0.577350
1   2013    R_1     5.333333    3.511885
2   2013    R_2     1.333333    0.577350
3   2013    R_3     4.333333    2.886751
4   2014    R_0     3.000000    1.000000
5   2014    R_1     3.666667    2.886751
6   2014    R_2     4.333333    4.041452
7   2014    R_3     5.333333    2.081666
8   2015    R_0     6.000000    2.645751
9   2015    R_1     6.333333    3.785939
10  2015    R_2     6.333333    3.785939
11  2015    R_3     5.666667    3.055050

Pandas:如何计算一个groupby的平均值

Pandas: How to calculate the average of a groupby

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