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假设我有一个包含“dir”和“speed”列的 pd.DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'dir': ['fwd', 'fwd', 'fwd', 'bwd', 'bwd'],
'speed': [10, 5, 1, 6, 8]})
# or with more columns:
df = pd.DataFrame({'dir': ['fwd', 'fwd', 'fwd', 'bwd', 'bwd'],
'speed': [10, 5, 1, 6, 8],
'mass': [100, 200, 100, 500, 300]})
dir speed
0 fwd 10
1 fwd 5
2 fwd 1
3 bwd 6
4 bwd 8
我试图计算 3 个东西,结果是一个包含 1 行的 DataFrame,包含“median_speed”、“median_fwd_speed”、“median_bwd_speed”。
我是 Pandas 的新手,所以请原谅我即将犯下的可怕错误。另外,我还有很多其他的东西正在计算中,所以保留 agg 绝对是可取的,但是去掉 np.where() 会很棒。
我目前拥有的:
# duplicate dir column for future referencing
df['dir2'] = df['dir']
# groupby and calc median for fwd and bwd
df = df.groupby('dir').agg({"dir2": lambda x: x.iloc[0], # how do I do nothing with agg?
"speed": "median"})
# grab forward and bwd fields
df['median_fwd_speed'] = np.where(df['dir2'] == 'fwd', df['speed'], 0)
df['median_bwd_speed'] = np.where(df['dir2'] == 'bwd', df['speed'], 0)
输出:
dir2 speed median_fwd_speed median_bwd_speed
dir
bwd bwd 7.0 0.0 7.0
fwd fwd 5.0 5.0 0.0
当然输出不是 1 行,也不包含总中位数。任何帮助将不胜感激!
我或许可以使用 df["speed"].median()
并将其存储为变量,但是是否有仅使用 groupby 和 agg 的优雅方式?
多列的预期输出类似于:
median_speed fwd_median_speed bwd_median_speed median_mass fwd_median_mass bwd_median_mass
6 5 7 200 100 400
最佳答案
像这样的东西应该可以工作
(df.groupby('dir')['speed']
.agg('median')
.append(pd.Series(index = ['total'], data = df['speed'].median()))
.to_frame()
.T
)
输出:
bwd fwd total
0 7.0 5.0 6.0
如果你想使用 .rename(columns = ...)
方法,你可以进一步重命名列
对于多列,这应该可以工作
(df.groupby('dir')
.agg('median')
.append(df.median().rename('total') )
.unstack()
.to_frame()
.T
)
输出
speed mass
dir bwd fwd total bwd fwd total
0 7.0 5.0 6.0 400.0 100.0 200.0
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