使用Pandas添加相同项的多个条目的平均值的附加列

Question

我有以下代码:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
'Fruits': ['Apple', 'Apple', 'Apple', 'Orange', 'Banana', 'Orange'],
'Price': [100, 300, 250, 300, 80, 150],
'Amount': [ 2, 5,  5,  10, 10, 8]
}
)
# Display DataFrame
print(df)

#df1 = df.groupby(['Fruits'], as_index=False).agg({'Price': 'sum', 'Amount': 'sum'})
#print(df1)

df1 = df.groupby(['Fruits'],as_index=False).sum()
print(df1)
def f(x):    
return x[1]/x[2]
df1['Average'] = df1.apply(f, axis=1)
print(df1)

就像上面的例子一样，我可以在不调用函数的情况下为相同的"水果"创建一个额外的平均价格列吗?

Answer 1

数据:

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(
>>>     {
>>>         'Fruits': ['Apple', 'Apple', 'Apple', 'Orange', 'Banana', 'Orange'],
>>>         'Price': [100, 300, 250, 300, 80, 150],
>>>         'Amount': [ 2, 5,  5,  10, 10, 8]
>>>     }
>>> )
>>> df1 = df.groupby(['Fruits'],as_index=False).sum()
>>> df1
Fruits  Price   Amount
0   Apple   650     12
1   Banana  80      10
2   Orange  450     18

如果你只需要一个变量，你可以简单地做df1['Average'] = df1.Price/df1.Amount;如果你需要多个变量，你可以使用'assign'

>>> df1 = df1.assign(Average   = lambda x:x.Price / x.Amount, 
Average_2 = lambda x:x.Price / x.Amount
)
>>> df1
Fruits  Price   Amount  Average    Average_2
0   Apple   650     12      54.166667  54.166667
1   Banana  80      10      8.000000   8.000000
2   Orange  450     18      25.000000  25.000000