基於列名稱的Pandas數據框條件均值

Question

從數據幀的樣本開始，這將是最簡單的解釋：

    TimeStamp   382.098     382.461     383.185     383.548
    10:28:00    0.012448    0.012362    0.0124485   0.012362
    10:30:00    0.0124135   0.0123965   0.0124135   0.012431
    10:32:00    0.0551035   0.0551725   0.055931    0.0563105
    10:34:00    0.055586    0.0557245   0.056655    0.0569485
    10:36:00    0.055586    0.055776    0.0568105   0.057362

我希望我的輸出是：

    TimeStamp   382         383
    10:28:00    0.012405    0.01240525
    10:30:00    0.012405    0.01242225
    10:32:00    0.05513     0.05612075
    10:34:00    0.05565525  0.05680175
    10:36:00    0.055681    0.05708625

因此，我想查看列名稱值，如果它們等於整數，則希望輸出col具有每個時間索引值的平均值。

我的想法是使用df.round將列標題四舍五入到最接近的整數，然后使用.mean（）以某種方式將平均值= 0應用於相同的col標題。 但是，在數據框索引類型上使用round函數時出現錯誤。

編輯：根據答案，我用

df.rename(columns=dict(zip(df.columns[0:], df.columns[0:]\
          .values.astype(float).round().astype(str))),inplace=True)
df = df.groupby(df.columns[0:], axis=1).mean()

而且它弄亂了列名和值，而不是給我基於列名的平均值……不知道為什么！

Answer 1

沿第一軸使用groupby並使用lambda 。

df.set_index('TimeStamp', inplace=True)
df.groupby(by=lambda x: int(x.split('.')[0]), axis=1).mean()

                382       383
TimeStamp
10:28:00   0.012405  0.012405
10:30:00   0.012405  0.012422
10:32:00   0.055138  0.056121
10:34:00   0.055655  0.056802
10:36:00   0.055681  0.057086

Answer 2

使用類型轉換重命名列，將TimeStamp移至索引，然后使用groupby獲取列的含義：

df.rename(columns=lambda x: int(float(x)) if x!="TimeStamp" else x, inplace=True)
df.set_index("TimeStamp", inplace=True)

df
                382       382       383       383
TimeStamp                                        
10:28:00   0.012448  0.012362  0.012448  0.012362
10:30:00   0.012414  0.012396  0.012414  0.012431
10:32:00   0.055103  0.055172  0.055931  0.056310
10:34:00   0.055586  0.055725  0.056655  0.056948
10:36:00   0.055586  0.055776  0.056810  0.057362


df.groupby(df.columns, axis=1).mean()

                382       383
TimeStamp                    
10:28:00   0.012405  0.012405
10:30:00   0.012405  0.012422
10:32:00   0.055138  0.056121
10:34:00   0.055655  0.056802
10:36:00   0.055681  0.057086

Answer 3

使用np.floor rename和groupby

df.rename(columns=dict(zip(df.columns[1:], np.floor(df.columns[1:].values.astype(float)).astype(str))),inplace=True)
df.set_index('TimeStamp').groupby(level=0,axis=1).mean().reset_index()
Out[171]: 
  TimeStamp     382.0     383.0
0  10:28:00  0.012405  0.012405
1  10:30:00  0.012405  0.012422
2  10:32:00  0.055138  0.056121
3  10:34:00  0.055655  0.056802
4  10:36:00  0.055681  0.057086

Answer 4

另一種方法是通過pd.to_numeric ，只是@coldspeed答案的一個細微變化，即

df = df.set_index('TimeStamp')

df.groupby(pd.to_numeric(df.columns).astype(int),1).mean()

            382       383
TimeStamp                    
10:28:00   0.012405  0.012405
10:30:00   0.012405  0.012422
10:32:00   0.055138  0.056121
10:34:00   0.055655  0.056802
10:36:00   0.055681  0.057086

Answer 5

廣義解

df = pd.DataFrame({383.045:[1,2], 383.96:[3,4], 383.78:[5,5], 343:[9,11]})
df.columns = [int(i) for i in df.columns]
for i in set(df.columns):
    if len(df[i].shape) == 2:
        mean = df[i].T.sum()/float(df[i].shape[1])
        df = df.drop([i],1)
        df[i] = mean

Answer 6

要將列值四舍五入到最接近的整數，可以對列表理解進行分組，該理解將每列（除第一列即TimeStamp ）四舍五入到最接近的整數，然后采用整數：

>>> (df
     .set_index('TimeStamp')
     .groupby([int(round(col, 0)) for col in df.columns[1:].astype(float)], axis=1)
     .mean())
                382       383       384
TimeStamp                              
10:28:00   0.012405  0.012448  0.012362
10:30:00   0.012405  0.012414  0.012431
10:32:00   0.055138  0.055931  0.056310
10:34:00   0.055655  0.056655  0.056948
10:36:00   0.055681  0.056810  0.057362