나는 df다음과 같은 것을 가지고 있습니다 .
Day Country Type Product Cost
Mon US 1 a1 0
Mon US 2 a1 5
Mon US 3 a1 6
Mon CA 1 a1 8
Mon CA 2 a1 0
Mon CA 3 a1 1
나는 이것을 만들려고 노력하고 있습니다.
Day Country Type Product Cost Average
Mon US 1 a1 0 (5+6)/2
Mon US 2 a1 5 (5+6)/2
Mon US 3 a1 6 (5+6)/2
Mon CA 1 a1 8 (8+1)/2
Mon CA 2 a1 0 (8+1)/2
Mon CA 3 a1 1 (8+1)/2
아이디어는 그룹에 의해입니다 Country및 Product평균 비용을 갔지만을 Costs어디에 그 >0.
내가 시도한 것 :
np.where(df['Cost']>0, df.loc[df.groupby(['Country','Product'])]['Cost'].mean())
그러나 나는 얻는다 :
ValueError : 다차원 키로 인덱싱 할 수 없습니다.
.mean(), max(), etc필터가있는 그룹화 된 pandas 데이터 프레임과 같은 내장 함수를 적용하는 모범 사례 솔루션은 무엇입니까 ?
첫 번째 생각은 대체입니다 0에 NaN사용하는 다음의와 GroupBy.transform함께 mean기본적으로 생략 값을 누락 :
print (df.assign(new = df['Cost'].where(df['Cost'] > 0)))
Day Country Type Product Cost new
0 Mon US 1 a1 0 NaN
1 Mon US 2 a1 5 5.0
2 Mon US 3 a1 6 6.0
3 Mon CA 1 a1 8 8.0
4 Mon CA 2 a1 0 NaN
5 Mon CA 3 a1 1 1.0
df['Average'] = (df.assign(new = df['Cost'].where(df['Cost'] > 0))
.groupby(['Country','Product'])['new']
.transform('mean'))
print (df)
Day Country Type Product Cost Average
0 Mon US 1 a1 0 5.5
1 Mon US 2 a1 5 5.5
2 Mon US 3 a1 6 5.5
3 Mon CA 1 a1 8 4.5
4 Mon CA 2 a1 0 4.5
5 Mon CA 3 a1 1 4.5
또는 먼저 다음을 기준으로 필터링, 집계 mean및 다시 할당 DataFrame.join:
s = df[df["Cost"] > 0].groupby(['Country','Product'])['Cost'].mean().rename('Average')
df = df.join(s, on=['Country','Product'])
print (df)
Day Country Type Product Cost Average
0 Mon US 1 a1 0 5.5
1 Mon US 2 a1 5 5.5
2 Mon US 3 a1 6 5.5
3 Mon CA 1 a1 8 4.5
4 Mon CA 2 a1 0 4.5
5 Mon CA 3 a1 1 4.5
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