python - python pandas - 转换自定义聚合

Question

具有以下数据框，包含2 天内的用户活动：

    user    score
0   A   10
1   A   0
2   B   5

我想计算当时的平均用户分数并将结果转换为所有行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'user' : ['A','A','B'],
                   'score': [10,0,5]})

df["avg"] = df.groupby(['user']).transform("sum")["score"]
df.head()

这可以给我每个用户的一些：

    user    score   avg
0   A         10    10
1   A          0    10
2   B          5    5

现在我想将每个分数除以天数 (2) 以获得：

    user    score   avg
0   A         10    5
1   A          0    5
2   B          5    2.5

这可以在我计算总和的同一行上完成吗？

标签： pythonpandas

Answer 1

您可以将输出Series除以2：

df = pd.DataFrame({'user' : ['A','A','B'],
                   'score': [10,0,5]})

df["avg"] = df.groupby(['user']).transform("sum")["score"] / 2

print (df)
  user  score  avg
0    A     10  5.0
1    A      0  5.0
2    B      5  2.5