[英]Conditional mean in table pandas
df = {'Name': ['Gabriel', 'João', 'Marcela', 'Augusto', 'Mariana', 'Ana', 'Paula'],
'Grupo Funcional': ['Analista','Analista','Analista','Assessor','Diretor','Diretor','Gerente'],
'Salary': ['1000', '1700', '1200', '600', '2000', '3000', '4000'],
}
df = pd.DataFrame(df)
display (df)
我需要的是“Grupo Funcional”的“薪水”的意思,类似这样:
平均 Analista = R$ 3.500,00
普通董事 = R$ 2.500,00
我知道我可以通过 groupby 得到这个,但是这个表还有其他列,比如“工作地点”和“住所”,所以我想要一种方法来过滤尽可能多的变量并获得工资的平均值
您可以使用以下内容来做到这一点
df = {'Name': ['Gabriel', 'João', 'Marcela', 'Augusto', 'Mariana', 'Ana', 'Paula'],
'Grupo Funcional': ['Analista','Analista','Analista','Assessor','Diretor','Diretor','Gerente'],
'Salary': [1000, 1700, 1200, 600, 2000, 3000, 4000],
}
df = pd.DataFrame(df)
df2 = df.groupby("Grupo Funcional").agg({"Salary":"mean"}).reset_index()
print(df2)
Grupo Funcional Salary
0 Analista 1300
1 Assessor 600
2 Diretor 2500
3 Gerente 4000
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