python - 聚合列组
问题描述
基于数据框
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(2, 6)), columns=list('ABCDEF'))
print(df)
A B C D E F
0 82 63 71 74 71 27
1 90 9 74 35 38 43
如何计算每个不相交的三列组的平均值,以便生成的数据框看起来像
meanABC meanDEF
0 72 57.33
1 57.66 38.66
?
解决方案
想法是MultiIndex
首先创建,然后获取新列名称rename
,最后可能mean
由第二级使用MultiIndex
:
np.random.seed(2019)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(2, 6)), columns=list('ABCDEF'))
print(df)
A B C D E F
0 72 31 37 88 62 24
1 29 15 12 16 48 71
df.columns = [df.columns, np.arange(len(df.columns)) // 3]
c = 'mean' + df.columns.to_frame().groupby(1)[0].apply(''.join)
print (c)
1
0 meanABC
1 meanDEF
Name: 0, dtype: object
df = df.mean(axis=1, level=1).rename(columns=c)
print (df)
meanABC meanDEF
0 46.666667 58.0
1 18.666667 45.0