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python - Pandas - 在 groupby 语句之后为均值和标准添加列

问题描述

我有以下数据框：

     d = {'City' : ['Paris', 'London', 'NYC', 'Paris', 'NYC'], 'ppl' : [3000,4646,33543,85687568,34545]}
    df = pd.DataFrame(data=d)
    df_mean = df.groupby('City').mean()

现在我想只计算 ppl 列的平均值（和 .std()），我想在我的数据框中包含城市、平均值、标准（当然应该对城市进行分组）。如果这是不可能的，只需将至少 .std() 列的列添加到我的结果数据框中就可以了

标签： pythonpandas

解决方案

您可以使用.GroupBy.agg()，如下所示：

df.groupby('City').agg({'ppl': ['min', 'std']})

如果您不希望该列City成为索引，您可以执行以下操作：

df.groupby('City').agg({'ppl': ['min', 'std']}).reset_index()

或者

df.groupby('City')['ppl'].agg(['mean','std']).reset_index()

结果：

     City      mean           std
0  London      4646           NaN
1     NYC     34044  7.085210e+02
2   Paris  42845284  6.058814e+07

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