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Python pandas.core.groupby.GroupBy.mean用法及代碼示例


用法:

final GroupBy.mean(numeric_only=NoDefault.no_default, engine='cython', engine_kwargs=None)

計算組的平均值,不包括缺失值。

參數

numeric_only布爾值,默認為真

僅包括 float、int、boolean 列。如果沒有,將嘗試使用所有內容,然後僅使用數字數據。

enginestr,默認無
  • 'cython' :通過 cython 的 C-extensions 運行操作。

  • 'numba' :通過 numba 中的 JIT 編譯代碼運行操作。

  • None :默認為 'cython' 或全局設置 compute.use_numba

engine_kwargs字典,默認無
  • 對於'cython' 引擎,沒有接受的engine_kwargs

  • 對於 'numba' 引擎,引擎可以接受 nopythonnogilparallel 字典鍵。這些值必須是 TrueFalse'numba' 引擎的默認 engine_kwargs{{'nopython':True, 'nogil':False, 'parallel':False}}

返回

pandas.Series 或 pandas.DataFrame

例子

>>> df = pd.DataFrame({'A':[1, 1, 2, 1, 2],
...                    'B':[np.nan, 2, 3, 4, 5],
...                    'C':[1, 2, 1, 1, 2]}, columns=['A', 'B', 'C'])

Groupby 一列並返回每組中剩餘列的平均值。

>>> df.groupby('A').mean()
     B         C
A
1  3.0  1.333333
2  4.0  1.500000

Groupby 兩列並返回剩餘列的平均值。

>>> df.groupby(['A', 'B']).mean()
         C
A B
1 2.0  2.0
  4.0  1.0
2 3.0  1.0
  5.0  2.0

按一列分組並返回組中唯一特定列的平均值。

>>> df.groupby('A')['B'].mean()
A
1    3.0
2    4.0
Name:B, dtype:float64

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.core.groupby.GroupBy.mean。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。