如何根据python（pandas，jupyter）中的另一列值获取一列的平均值

Question

图像显示了我用来验证是否计算正确平均值的测试数据集。

我希望能够根据“T”列中的过滤值获得“G”列中相应值的平均值。

所以我设置了 'T' 列的值，我想根据它对 'G' 列中的值求和，然后将总数除以计数以获得平均值，该平均值附加到一个变量中。 但是平均值没有正确计算。 看下面的截图

total=0
g_avg=[]
output=[]
counter=0
for i, row in df_new.iterrows():
    if (row['T'] > 2):
        counter+=1
        total+=row['G']
    if (counter != 0 and row['T']==10):
        g_avg.append(total/counter)
        counter = 0
        total = 0

print(g_avg)

下面是一组更好的数据，因为在“T”值中有重复，所以当 T 值在某个范围内时，即从凌晨 2 点到上午 10 点等，我需要一个计数器来获得 G 值的平均值，抱歉它不允许我只粘贴数据集，所以我对它进行了剪辑

Answer 1

如果您想要T介于 2 和 7 之间时G列值的平均值：

df_new.loc[(df_new['T']>2) & (df_new['T']<7), 'G'].mean()

更新

如果没有任何预期的输出，很难确切地知道您想要什么。 如果你有一些看起来像这样的数据：

print(df)                                                              
    T  G
0   0  0
1   0  0
2   1  0
3   2  1
4   3  3
5   4  0
6   5  4
7   6  5
8   7  0
9   8  6
10  9  7

你想要这样的东西：

print(df)                                                              
    T  G
0   0  0
1   0  0
2   1  0
3   2  1
4   3  3
5   4  3
6   5  3
7   6  3
8   7  0
9   8  6
10  9  7

然后你可以使用布尔索引和DataFrame.loc ：

avg = df.loc[(df['T']>2) & (df['T']<7), 'G'].mean()
df.loc[(df['T']>2) & (df['T']<7), 'G'] = avg

---

print(df)                                                                               
    T    G
0   0  0.0
1   0  0.0
2   1  0.0
3   2  1.0
4   3  3.0
5   4  3.0
6   5  3.0
7   6  3.0
8   7  0.0
9   8  6.0
10  9  7.0

更新 2

如果您有一些示例数据：

print(df)                                                                               
    T  G
0   0  1
1   2  2
2   3  3
3   3  1
4   3  2
5  10  4
6   2  5
7   2  5
8   2  5
9  10  5

方法 1：要简单地获取这些方法的列表，您可以为您的时间间隔创建组并在m过滤：

m = df['T'].between(0,5,inclusive=False)
g = m.ne(m.shift()).cumsum()[m]
lst = df.groupby(g).mean()['G'].tolist()

---

print(lst)                                                                              
[2.0, 5.0]

---

方法 2：如果您想在它们各自的 T 值中包含这些均值，那么您可以这样做：

m = df['T'].between(0,5,inclusive=False)
g = m.ne(m.shift()).cumsum()
df['G_new'] = df.groupby(g)['G'].transform('mean')

---

print(df)                                                                               
    T  G  G_new
0   0  1      1
1   2  2      2
2   3  3      2
3   3  1      2
4   3  2      2
5  10  4      4
6   2  5      5
7   2  5      5
8   2  5      5
9  10  5      5