我有 pandas df,比如 100 行,4 列。我想每 5 行计算特定列(“值”)中的平均值,并选择另一列(“日期”)的最后一个数据(第五个)以保留在新数据框中。我怎样才能做到这一点?
我的数据框如下所示:
>>df
Date Product Location Value
0 12-08-2018 A S1 1.313
1 12-08-2018 B S1 3.089
2 12-08-2018 C S1 1.890
3 12-08-2018 D S1 3.136
4* 12-08-2018 E S1 3.258
5 13-08-2018 F S1 3.113
6 13-08-2018 G S1 2.651
7 13-08-2018 H S1 2.135
8 13-08-2018 I S1 1.555
9* 14-08-2018 J S1 2.009
10 14-08-2018 K S1 1.757
11 14-08-2018 L S1 1.808
12 14-08-2018 M S1 1.511
13 15-08-2018 N S1 2.265
14* 15-08-2018 O S1 2.356
我想把它变成新的数据框,如下所示:
>> new_df
Date Value
0 12-08-2018 2.5372
1 14-08-2018 2.2926
2 15-08-2018 1.9394
你能帮我一下吗?
注意:我每 5 行添加 * 以便于观察。
最佳答案
使用groupby
聚合 agg
与 last
和 mean
与 np.arange
并按 5
划分楼层:
df = df.groupby(np.arange(len(df)) // 5).agg({'Date':'last', 'Value':'mean'})
print (df)
Date Value
0 12-08-2018 2.5372
1 14-08-2018 2.2926
2 15-08-2018 1.9394
如果默认的 RangeIndex
解决方案应该简化:
df = df.groupby(df.index // 5).agg({'Date':'last', 'Value':'mean'})
详细信息:
print (np.arange(len(df)) // 5)
[0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2]
关于python - 计算每 5 行特定列的平均值,并选择 pandas 数据框中另一列的最后一个数据(第五个),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51700673/