有没有办法在 groupby
和 mean()
之后保留分类变量?
例如,给定数据框 df
:
ratio Metadata_A Metadata_B treatment
0 54265.937500 B10 1 AB_cmpd_01
11 107364.750000 B10 2 AB_cmpd_01
22 95766.500000 B10 3 AB_cmpd_01
24 64346.250000 B10 4 AB_cmpd_01
25 52726.333333 B10 5 AB_cmpd_01
30 65056.600000 B11 1 UT
41 78409.600000 B11 2 UT
52 133533.000000 B11 3 UT
54 102433.571429 B11 4 UT
55 82217.588235 B11 5 UT
60 89843.600000 B2 1 UT
71 98544.000000 B2 2 UT
82 179330.000000 B2 3 UT
84 107132.400000 B2 4 UT
85 73096.909091 B2 5 UT
我需要对每个 Metadata_A
中的 ratio
进行平均,但最后要保留 treatment
列:
理论上是这样的:
df.groupby(by='Metadata_A').mean().reset_index()
ratio Metadata_A Metadata_B treatment
0 54265.937500 B10 2.5 AB_cmpd_01
1 78409.600000 B11 2.5 UT
2 107132.400000 B2 2.5 UT
但是,treatment
列在平均后消失了。
最佳答案
您可以将 groupby
与 agg
一起使用
df.groupby(['Metadata_A','treatment'],as_index=False).agg({'Metadata_B':'mean','ratio':'first'})
Out[358]:
Metadata_A treatment Metadata_B ratio
0 B10 AB_cmpd_01 3 54265.9375
1 B11 UT 3 65056.6000
2 B2 UT 3 89843.6000
关于python - 使用 groupby 和 mean() 在 Pandas 中保留一个带有分类变量的列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50052570/