python - pandas 操作是否与 groupby 互补(相反)？

Question

我有一个包含很多列的表(数据框)。现在我想对其中一列的平均值进行计算。这意味着我需要对所有列进行分组，但我需要对其进行平均的列除外。我当然可以写:

df.groupby(['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])['vals'].mean()

但如果我能做这样的事情就好了:

df.groupby(['col6'], something='reverse')['vals'].mean()

在 Pandas 中有可能吗？

Answer 1

您正在搜索手头列表的补充列。您可以使用 df.columns。它表示一个允许进行一些有趣操作的 Index 对象。

df.columns.drop(['col6']) 返回一个 Index，其中作为参数传递的列列表已删除。您可以将其转换为列表并将其用作 groupby 参数:

df.groupby(df.columns.drop(['col6']).tolist())['vals'].mean()