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

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/46478518/groupby-dataframe-by-n-columns-or-n-rows

1条答案

按热度按时间

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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