Python:如何将 .mean 的特定列添加到数据框

Question

如何将 b 和 c 的方法添加到我的数据框中？我尝试了合并，但它似乎没有用。所以我想用 df.groupBy('date').mean()

的结果将两个额外的列 b_mean 和 c_mean 添加到我的数据框中

数据框

  a  b  c  date
0  2  3  5     1
1  5  9  1     1
2  3  7  1     1

我有以下代码

import pandas as pd

a = [{'date': 1,'a':2, 'b':3, 'c':5}, {'date':1, 'a':5, 'b':9, 'c':1}, {'date':1, 'a':3, 'b':7, 'c':1}]

df = pd.DataFrame(a)

x =  df.groupby('date').mean()

编辑:

期望的输出如下df.groupby('date').mean() 返回:

             a         b         c
date                              
1     3.333333  6.333333  2.333333

我想要的结果是以下数据框

   a  b  c  date  a_mean   b_mean
0  2  3  5     1  3.3333   6.3333
1  5  9  1     1  3.3333   6.3333 
2  3  7  1     1  3.3333   6.3333

Answer 1

如@ayhan 所述，您可以使用 pd.groupby.transform()为了这。转换类似于应用，但它使用与原始数据框相同的索引，而不是分组列中的唯一值。

df['a_mean'] = df.groupby('date')['a'].transform('mean')
df['b_mean'] = df.groupby('date')['b'].transform('mean')

>>> df
   a  b  c  date    b_mean    a_mean
0  2  3  5     1  6.333333  3.333333
1  5  9  1     1  6.333333  3.333333
2  3  7  1     1  6.333333  3.333333