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我有一个看起来像这样的数据框:
userId movieId rating
0 1 31 2.5
1 1 1029 3.0
2 1 3671 3.0
3 2 10 4.0
4 2 17 5.0
5 3 60 3.0
6 3 110 4.0
7 3 247 3.5
8 4 10 4.0
9 4 112 5.0
10 5 3 4.0
11 5 39 4.0
12 5 104 4.0
userId count mean
0 1 3 2.83
1 2 2 4.5
2 3 3 3.5
3 4 2 4.5
4 5 3 4.0
最佳答案
掉落 movieId
由于我们没有使用它,groupby userId
,然后应用聚合方法:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'userId': [1,1,1,2,2,3,3,3,4,4,5,5,5],
'movieId':[31,1029,3671,10,17,60,110,247,10,112,3,39,104],
'rating':[2.5,3.0,3.0,4.0,5.0,3.0,4.0,3.5,4.0,5.0,4.0,4.0,4.0]})
df = df.drop('movieId', axis=1).groupby('userId').agg(['count','mean'])
print(df)
rating
count mean
userId
1 3 2.833333
2 2 4.500000
3 3 3.500000
4 2 4.500000
5 3 4.000000
关于python-3.x - numpy中的groupby,计数和平均值,python中的pandas,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43456149/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!