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python - 基于其他两列的唯一元素（分组）的一列的 Numpy 平均值

问题描述

我有 3 个像这样的 Numpy 数组：

Name Subject Marks

A    Math     89
B    Chem     43
A    Math     98
B    Math     23
A    Chem     57
B    Math     78
B    Math     82
A    Chem     71
A    Math     36
C    Math     89

我想做的是根据此处的第一列和第二列，即：A Math，A Chem，B Math，B Chem，C Math，获得每个不同案例的平均值。（类似于 sql: avg(marks) 按名称和主题分组）。

我已经尝试了很多但徒劳无功，如何在不使用 Pandas 的情况下仅使用 Numpy（可以使用任何功能）来做到这一点？

标签： pythonnumpy

解决方案

import numpy as np
name=np.array(['A','B','A','B','A','B','B','A','A','C'])
subject=np.array(['Math','Chem','Math','Math','Chem','Math','Math','Chem','Math','Math'])
marks=np.array([89,43,98,23,57,78,82,71,36,89])
name_un=np.unique(name)
subj_un=np.unique(subject)
for nm in name_un:
    for subj in subj_un:
        arr=np.array([(True if x==nm and y==subj else False) for x,y in zip(name,subject)])
        if arr.any():
            print(nm,subj,np.mean(marks[arr]))

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