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python - 熊猫计算组中唯一数字的平均数量

问题描述

我有一个数据集，其中包含 home_key、age_group、income_group 和 day 列。对于每个家庭，该家庭购物的每一天都有一行。我想知道每个年龄组在研究期间平均有多少天去购物。我尝试按年龄组分组并计算唯一日期的数量，但我想获得每个组中每个家庭的唯一日期，而不仅仅是每个组中的唯一日期，然后我想要平均值和标准差之类的东西。我试过了：

df.groupby('age_group', as_index=False).agg({'DAY': 'nunique'})

但这忽略了住户，我也试过：

df.groupby(['age_group', 'household_key'], as_index=False).agg({'DAY': 'nunique'})

但这让我每个家庭一组（每个家庭属于一个年龄组）。然后我不知道如何按年龄组获取信息。我想做某种多层次的小组，但我不知道怎么做。我在 Python 3 中使用 Pandas。

标签： pythonpandaspandas-groupby

解决方案

IIUC，首先您要汇总每个ageand household：

agg = (df.groupby(['age_group', 'household_key'])
         .agg({'DAY': 'nunique'})
      )

然后再次分组以获取平均值，例如，

agg.groupby('age_group').mean()

将为您提供age_group每个household_key.

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