python - 计算 groupby pandas 中唯一组合的均值

Question

我有他跟随 Pandas 数据框:

data = DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'C' :[2,1,2,1,2,1,2,1]})

看起来像:

     A      B  C
0  foo    one  2
1  bar    one  1
2  foo    two  2
3  bar  three  1
4  foo    two  2
5  bar    two  1
6  foo    one  2
7  foo  three  1

我需要的是计算 A 和 B 的每个唯一组合的平均值。即:

  A     B C
foo   one 2
foo   two 2
foo three 1

mean = 1.66666667

并将根据 A 的值计算的“均值”作为输出，即:

foo 1.666667
bar 1

我试过:

data.groupby(['A'], sort=False, as_index=False).mean()

但它返回我:

foo 1.8
bar 1

有没有办法计算唯一组合的平均值？怎么样？

Answer 1

这与@S_A 的回答基本相同，但更加简洁。

您可以使用以下方法计算 A 和 B 的均值:

In [41]: df.groupby(['A', 'B']).mean()
Out[41]: 
           C
A   B       
bar one    1
    three  1
    two    1
foo one    2
    three  1
    two    2

然后计算这些在 A 上的平均值:

In [42]: df.groupby(['A', 'B']).mean().groupby(level='A').mean()
Out[42]: 
            C
A            
bar  1.000000
foo  1.666667