在大熊貓中有效地對數據框進行分組？

Question

我在熊貓中有以下數據框，其中每一行都有一個唯一的索引（ employee ），並且還有一個組標簽type ：

df = pandas.DataFrame({"employee": ["a", "b", "c", "d"], "type": ["X", "Y", "Y", "Y"], "value": [10,20,30,40]})
df = df.set_index("employee")

我想按type對員工進行分組，然后為每種類型計算一個統計信息。 如何執行此操作，並獲得最終的數據框，該數據框是type x statistic ，例如type x (mean of types) ？ 我嘗試使用groupby ：

g = df.groupby(lambda x: df.ix[x]["type"])
result = g.mean()

這是低效的，因為它為每行引用df的索引ix是否有更好的方法？

Answer 1

就像@sza所說，您可以使用：

In [11]: g = df.groupby("type")

In [12]: g.mean()
Out[12]:
      value
type
X        10
Y        30

有關更多信息，請參閱groupby文檔 。