在Pandas数据框中满足特定条件的所有行的均值

Question

说我有数据框：

    Code  Value
1   X     135
2   D     298
3   F     301
4   G     12
5   D     203
6   X     212
7   D     401
8   D     125

我想在此数据框中创建一个新列，以计算该数据框中所有行的平均值，其中“代码”列中的值是每一行中的相应值。

例如，在第1行中，“平均值”列将查找代码为“ X”的所有行的均值

Answer 1

您可以通过以下方式使用pd.Series.map() ：

df['Code_mean'] = df.Code.map(df.groupby(['Code']).Value.mean())

>>> df
Out[]:
  Code  Value  Code_mean
1    X    135     173.50
2    D    298     256.75
3    F    301     301.00
4    G     12      12.00
5    D    203     256.75
6    X    212     173.50
7    D    401     256.75
8    D    125     256.75

这似乎比transform方法要快。

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编辑：基准回答评论

import pandas as pd
from string import ascii_letters

df = pd.DataFrame(columns=['Code', 'Value'])
df.Code = [ascii_letters[26:][i] for i in np.random.randint(0, 26, 10000)]
df.Value = np.random.randint(0, 1024, 10000)

>>> %%timeit
... df['Code_mean'] = df.Code.map(df.groupby(['Code']).Value.mean())
1000 loops, best of 3: 1.45 ms per loop

# Reinit df before next timeit

>>> %%timeit
... df.assign(Code_mean=df.groupby('Code').transform('mean'))
100 loops, best of 3: 2.31 ms per loop

但测试结果后也不去赞成transform较大dataframes（10 ^ 6行）

import pandas as pd
from string import ascii_letters

df = pd.DataFrame(columns=['Code', 'Value'])
df.Code = [ascii_letters[26:][i] for i in np.random.randint(0, 26, 1000000)]
df.Value = np.random.randint(0, 1024, 1000000)

>>> %%timeit
... df['Code_mean'] = df.Code.map(df.groupby(['Code']).Value.mean())
10 loops, best of 3: 95.2 ms per loop

# Reinit df before next timeit

>>> %%timeit
... df.assign(Code_mean=df.groupby('Code').transform('mean'))
10 loops, best of 3: 68.2 ms per loop

Answer 2

按代码分组后，这是transform方法的良好应用。

>>> df['Group_means'] = df.groupby('Code').transform('mean')
>>> df
  Code  Value  Group_means
0    X    135       173.50
1    D    298       256.75
2    F    301       301.00
3    G     12        12.00
4    D    203       256.75
5    X    212       173.50
6    D    401       256.75
7    D    125       256.75