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python-3.x - Groupby、means 和 std

问题描述

我是python的新手......提前谢谢你！

我需要分组，在列中计算每种营养素的平均值和相应的标准。因此：鳕鱼 | 平均值 | 国家标准 | 等等...对于每种营养素

我设法分组并计算平均值。但我需要另一列，例如，在 N% 旁边，它是 std ......等等......

report = my_data.groupby(["cod"], as_index = False)[['N%', 'P%','K%', 'Ca%', 'Mg%', 'S%',
                                                'Fe mg/kg', 'Mn mg/kg', 'Zn mg/kg', 'Cu mg/kg', 
                                                'B mg/kg', 'Na mg/kg']].mean()

标签： python-3.xpandasjupyter-notebook

解决方案

Write a dict comprehension with each of the column as key and ['mean', 'std'] as value first - 

groups_agg = { i:['mean', 'std'] for i in ['N%', 'P%','K%', 'Ca%', 'Mg%', 'S%', 'Fe mg/kg', 'Mn mg/kg', 'Zn mg/kg', 'Cu mg/kg', 'B mg/kg', 'Na mg/kg'] }

It will look like this - 

{'B mg/kg': ['mean', 'std'],
 'Ca%': ['mean', 'std'],
 'Cu mg/kg': ['mean', 'std'],
 'Fe mg/kg': ['mean', 'std'],
 'K%': ['mean', 'std'],
 'Mg%': ['mean', 'std'],
 'Mn mg/kg': ['mean', 'std'],
 'N%': ['mean', 'std'],
 'Na mg/kg': ['mean', 'std'],
 'P%': ['mean', 'std'],
 'S%': ['mean', 'std'],
 'Zn mg/kg': ['mean', 'std']}

Then pass on the object to pd.agg()

my_data.groupby(["cod"], as_index = False).agg(groups_agg)

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