我想要创建具有相同“NROCUENTA”的记录，创建一个列，其中第一个“SALDO”的结果除以该组中的记录数
import pandas as pd
import csv, sys
try:
file_encoding = 'utf8'
input_fd = open('DAT_210.del', encoding=file_encoding)
df = pd.read_csv(input_fd, sep = ' ', quotechar='"', error_bad_lines=False)
result=df.groupby('NROCUENTA').apply(
lambda x: ................................
)
except csv.Error as e:
sys.exit('file {}, line {}: {}'.format("datahist.del", reader.line_num, e))
resutl2=result.to_csv('result001.csv',mode = 'w', index=False )
SALDO=FIRST(SALDO)/COUNT(NROCUENTA)
数据
"NROCUENTA" "SALDO"
"210-1-388" 159.20
"210-1-388" 159.20
"210-1-1219" 0.93
"210-1-11657" 0.06
"210-1-11657" 0.06
"210-1-11657" 0.06
结果
"210-1-388" 79.6
"210-1-388" 79.6
"210-1-1219" 0.93
"210-1-11657" 0.02
"210-1-11657" 0.02
"210-1-11657" 0.02
已尝试
我尝试使用 dfply 库，但它向我抛出错误，我决定使用 pandas 来实现
最佳答案
IIUC，您需要使用 count 进行 transform 并将其除以 SALDO 列。我将结果分配给列 AVG_SALDO
df['AVG_SALDO'] = df['SALDO'] / df.groupby('NROCUENTA').SALDO.transform('count')
Out[1112]:
NROCUENTA SALDO AVG_SALDO
0 210-1-388 159.20 79.60
1 210-1-388 159.20 79.60
2 210-1-1219 0.93 0.93
3 210-1-11657 0.06 0.02
4 210-1-11657 0.06 0.02
5 210-1-11657 0.06 0.02
关于python - 在Python中对值进行分组和划分，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57421798/