python - Pandas 数据帧 : mean of column B values within column A windows

Question

如果我有一个 Python 中的 pandas DataFrame，如下所示:

import numpy as np
import pandas as pd

a = np.random.uniform(0,10,20)
b = np.random.uniform(0,1,20)
data = np.vstack([a,b]).T

df = pd.DataFrame(data)
df.columns = ['A','B']
df.sort_values(by=['A'])

           A         B
5   0.057519  0.465408
14  1.610972  0.398077
3   1.725556  0.397708
17  1.734124  0.600723
11  1.944105  0.694152
19  3.265799  0.878538
13  3.352460  0.770505
10  3.865299  0.064723
16  4.137863  0.659662
12  5.597172  0.122269
7   5.990105  0.667533
6   6.410582  0.193027
9   6.881429  0.041691
15  7.522877  0.268144
1   8.093155  0.130559
0   8.699004  0.996624
8   8.755095  0.495984
4   9.135271  0.792966
18  9.440045  0.477514
2   9.654226  0.509812

是否可以有效计算 A 列间隔内 B 列值的平均值？

例如，人们可能想要计算 B 列中属于 bin 范围 [0,1,2,3,4,5,6,7, A 列的 8,9,10]。因此，对于 bin 范围 A = {0-1}，落在该 bin 内的 B 值的平均值将为 0.465408，对于 bin 范围A = {1-2} 落入此 bin 内的 B 值的平均值将为 0.522665，依此类推。

我找到了 pandas.core.window.Rolling.mean (请参阅 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.core.window.Rolling.mean.html )，但它似乎计算指定长度窗口上的平均值，而不是另一个窗口宽度上的平均值柱子。

Answer 1

使用 cut 将 A 列分段为 bin，然后对这些分段应用 groupby 并计算平均值 B 的值:

df.groupby(pd.cut(df['A'], bins=np.arange(11)))['B'].mean()

输出:

A
(0, 1]     0.465408
(1, 2]     0.522665
(2, 3]          NaN
(3, 4]     0.571255
(4, 5]     0.659662
(5, 6]     0.394901
(6, 7]     0.117359
(7, 8]     0.268144
(8, 9]     0.541056
(9, 10]    0.593431

更新:您可以使用 agg 来应用一组不同的聚合函数，例如 mean、std > 和 size 例如:

df.groupby(pd.cut(df['A'], bins=np.arange(11)))['B'].agg(['mean', 'std', 'size'])

输出:

             mean       std  size
A                                
(0, 1]   0.465408       NaN     1
(1, 2]   0.522665  0.149038     4
(2, 3]        NaN       NaN     0
(3, 4]   0.571255  0.441983     3
(4, 5]   0.659662       NaN     1
(5, 6]   0.394901  0.385560     2
(6, 7]   0.117359  0.107011     2
(7, 8]   0.268144       NaN     1
(8, 9]   0.541056  0.434788     3
(9, 10]  0.593431  0.173556     3