熊貓：多級索引查找平均值

我有以下的代碼只是多索引一些公司數據：熊貓：多級索引查找平均值

df_corn_mean = df_corn.set_index(['Year','Value']) 
df_corn_mean

它導致這樣的：

   County  Commodity 
Year Value  
2016 171.2 BARTHOLOMEW CORN 
     180.1 BOONE   CORN 
     190.6 CLINTON  CORN 
     178.9 DECATUR  CORN 
     179.5 HAMILTON  CORN

有好幾年。我想要每年的價值的意思。我試圖groupby，我認爲這是正確的方法，但我遇到了麻煩。任何幫助表示讚賞。

來源

2017-04-04 Juston Lantrip

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您在索引中放置了'Value'。沒什麼大不了的，只是通過groupby來增加獲得平均值所需的步驟數。

我就回去了一步，做

df_corn.groupby('Year').Value.mean() 

Year 
2016 180.06 
Name: Value, dtype: float64

你也可以做到以下幾點，如果它適合你的目的更

df_corn_mean = df_corn.set_index(['Year', 'Value'], drop=False)

這drop=False讓你設置爲在索引中的列數據框也是適當的。這意味着你仍然可以很容易地抓住他們的groupby計算

現在：

df_corn_mean.groupby(level='Year').Value.mean()

來源

2017-04-04 18:28:03 piRSquared

太棒了！正是我需要的。謝謝。 –

根據您的需求，你要麼需要降低數據（見@piRSquared solution）或不：也

In [48]: df_corn.groupby('Year')['Value'].transform('mean') 
Out[48]: 
0 180.06 
1 180.06 
2 180.06 
3 180.06 
4 180.06 
Name: Value, dtype: float64

來源

2017-04-04 18:30:14 MaxU

熊貓：多級索引查找平均值

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