在python/pandas中为每行分配组平均值

ioekq8ef 于 2023-05-21 发布在 Python

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我有一个dataframe，我希望计算的基础上，商店和所有商店的平均值。我创建了计算平均值的代码，但我正在寻找一种更有效的方法。
DF

Cashier#     Store#     Sales    Refunds
001          001        100      1
002          001        150      2
003          001        200      2
004          002        400      1
005          002        600      4

DF-所需

Cashier#     Store#     Sales    Refunds     Sales_StoreAvg    Sales_All_Stores_Avg
001          001        100      1            150               290
002          001        150      2            150               290
003          001        200      2            150               290
004          002        400      1            500               290
005          002        600      4            500               290

我的尝试我创建了两个额外的 Dataframe ，然后做了左连接

df.groupby(['Store#']).sum().reset_index().groupby('Sales').mean()

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/49281663/assign-group-averages-to-each-row-in-python-pandas

2条答案

按热度按时间

pcww981p1#

我认为你需要DataFrameGroupBy.transform来创建一个新列，其中填充了由mean计算的聚合值：

df['Sales_StoreAvg'] = df.groupby('Store#')['Sales'].transform('mean')
df['Sales_All_Stores_Avg'] = df['Sales'].mean()
print (df)
   Cashier#  Store#  Sales  Refunds  Sales_StoreAvg  Sales_All_Stores_Avg
0         1       1    100        1             150                 290.0
1         2       1    150        2             150                 290.0
2         3       1    200        2             150                 290.0
3         4       2    400        1             500                 290.0
4         5       2    600        4             500                 290.0

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k5hmc34c2#

在transform和assign中使用这个：

df.assign(Sales_StoreAvg = df.groupby('Store#')['Sales'].transform('mean'),
          Sales_All_Stores_Avg = df['Sales'].mean()).astype(int)

输出：

Cashier#  Store#  Sales  Refunds  Sales_All_Stores_Avg  Sales_StoreAvg
0         1       1    100        1                   290             150
1         2       1    150        2                   290             150
2         3       1    200        2                   290             150
3         4       2    400        1                   290             500
4         5       2    600        4                   290             500

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