對唯一列值進行分組以獲得 pandas dataframe 列中每個唯一值的平均值

Question

我正在嘗試獲取 pandas dataframe 並從另一列中的相應值中獲取列中每個唯一值的平均值。

dataframe 看起來像這樣：

Charge Code Days 
1001-000    132
1001-000    48
1001-000    12
1001-000    22
1001-000    38
1001-000    22
1001-000    36
1001-000    931
1001-000    973
1001-000    53
1001-000    69
1001-000    69
1001-000    973
1001-000    69
1001-000    69
1001-000    69
1001-000    52
1001-000    973
1001-000    87
1001-000    973
1001-000    55
1001-000    55
1001-000    55
1001-000    55
1001-000    220
1002-000    39
1002-000    28
1002-000    16
1003-000    945
1003-000    25
1003-000    41

我正在使用以下行：

df_Paid.groupby(level=0)['Charge Code'].mean()

嘗試獲得所需的 dataframe：

Charge Code Days
1001-000   244
1002-000   28
1003-000   337

這是每個收費代碼的平均天數。 當我使用此行時，出現以下錯誤：

DataError: No numeric types to aggregate

我不確定我做錯了什么。

Answer 1

使用df_Paid.groupby('Charge Code')['days'].mean()你應該很好。 Here is a good reference for the use of groupby(): https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html Look up Hierarchical Indexes there.

Answer 2

試試這個，也許——

df_Paid['Days'] = df_Paid['Days'].astype(int)
df_Paid.groupby(['Charge Code'])['Days'].mean()