pandas groupby数据框按N列或N行

mbzjlibv  于 2022-11-20  发布在  其他
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我想找到一个通用的解决方案,通过指定数量的行或列对DataFrame进行groupby。示例DataFrame:

df = pd.DataFrame(0, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], columns=['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5', 'c6', 'c7'])

   c1  c2  c3  c4  c5  c6  c7
a   0   0   0   0   0   0   0
b   0   0   0   0   0   0   0
c   0   0   0   0   0   0   0
d   0   0   0   0   0   0   0
e   0   0   0   0   0   0   0
f   0   0   0   0   0   0   0

例如,我想一次按2行分组,并应用一个函数,如平均值或类似的。我还想知道如何一次按N列分组,并应用一个函数。
按2行分组一次预期输出:

c1  c2  c3  c4  c5  c6  c7
0   0   0   0   0   0   0   0
1   0   0   0   0   0   0   0
2   0   0   0   0   0   0   0

按2列分组一次预期输出:

0  1  2  3
a  0  0  0  0
b  0  0  0  0
c  0  0  0  0
d  0  0  0  0
e  0  0  0  0
f  0  0  0  0
3pvhb19x

3pvhb19x1#

这 将 按 N 行 分组

>>> N=2

>>> df.groupby(np.arange(len(df.index))//N, axis=0).mean()
   c1  c2  c3  c4  c5  c6  c7
0   0   0   0   0   0   0   0
1   0   0   0   0   0   0   0
2   0   0   0   0   0   0   0

中 的 每 一 个
这 将 按 N 列 分组

>>> df.groupby(np.arange(len(df.columns))//N, axis=1).mean()
   0  1  2  3
a  0  0  0  0
b  0  0  0  0
c  0  0  0  0
d  0  0  0  0
e  0  0  0  0
f  0  0  0  0

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