在熊猫中达到无穷远时增加价值限制

Question

数据结构：

HEIGHT Category
   51        1
   45        1
   89        2

目标：计算几何平均值

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('BaseFish',delimiter=',')
df.dropna(axis = 0)
df = df[df.HEIGHT != 0]
table = pd.pivot_table(df,values = 'HEIGHT',index = 'Category',aggfunc=(np.prod,np.count_nonzero))
table.insert(2,'GMEAN',0)
table['GMEAN']=table['prod']**(1/table['count_nonzero'])

问题：具有大量数据点的类别会产生np.prod =无穷大。 因此，最终的GMEAN也是无限的。

我的python知识非常基础，并且我使用它的唯一原因是因为数据点数超过了excels限制。

Answer 1

此处无需使用数据透视表。 您可以按类别分组，然后计算每个类别的几何平均值。

from scipy.stats import gmean
df.groupby('category').height.apply(gmean)

或不导入spicy.stats ：

gmean = lambda group: group.prod()**(1/len(group))
df.groupby('category').height.apply(gmean)