python - Pandas:计算分组在一起的相似列的平均值、var

Question

尝试使用 pandas 对网络跟踪数据进行分析。我已读取转储文件并创建了以下 DataFrame:

因此，为了检测 DataFrame data2 中的各个流，我根据 ['ip_src' 对整个 DataFrame 进行了分组, 'ip_dst', 'sport', 'dport', 'ip_proto', 'service'] 使用以下代码:

flow = ['ip_src', 'ip_dst', 'sport', 'dport', 'ip_proto', 'service']
grp1 = data2.groupby(flow, sort=False)

因此，当我对 data2 的前二十行执行 grp1.size() 时，我得到以下信息:

我现在想做的是计算ip_len、packet_len、var的mean数据包间到达时间的 ip_len、packet_len 和 mean(使用属于同一流的数据包的时间戳) .

如何在 pandas 中完成此操作，以便我获得的数据帧包含每个流的统计信息，即列应包含 ip_src、ip_dst、sport 、dport、ip_proto、service 以及之前计算的平均值和 var 值。我已经尝试了 aggr 和 apply 方法，但无法做到这一点。提前致谢!

Answer 1

data2.groupby(['colName1','colName2']).mean() 

应该可以完成这项工作。