Python：按日期分组并查找DataFrame中列的平均值

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2022-01-01

Python: Grouping by date and finding the average of a column inside a dataframe(Python：按日期分组并查找DataFrame中列的平均值)

本文介绍了Python：按日期分组并查找DataFrame中列的平均值的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

我有一个有3列的数据框。时间代表不同月份的每一天。我想要做的是获取每天的‘计数’值，每月取其平均值，然后对每个国家执行此操作。输出必须采用数据框的形式。

当前数据：

    Time    Country Count
 2017-01-01    us   7827
 2017-01-02    us   7748
 2017-01-03    us   7653
 ..
 ..
 2017-01-30    us   5432
 2017-01-31    us   2942
 2017-01-01    us   5829
 2017-01-02    ca   9843
 2017-01-03    ca   7845
 ..
 ..
 2017-01-30    ca   8654
 2017-01-31    ca   8534

期望输出(伪数据，数字不代表上面的DF)：

    Time       Country   Monthly Average
 Jan 2017      us          6873
 Feb 2017      us          8875
 ..
 .. 
 Nov 2017      us          9614
 Dec 2017      us          2475
 Jan 2017      ca          1878
 Feb 2017      ca          4775
 ..
 .. 
 Nov 2017      ca          7643
 Dec 2017      ca          9441

推荐答案

我会这样组织：

df.groupby(
    [df.Time.dt.strftime('%b %Y'), 'Country']
)['Count'].mean().reset_index(name='Monthly Average')

       Time Country  Monthly Average
0  Feb 2017      ca             88.0
1  Feb 2017      us            105.0
2  Jan 2017      ca             85.0
3  Jan 2017      us             24.6
4  Mar 2017      ca             86.0
5  Mar 2017      us             54.0

如果您的'Time'列还不是DateTime列，我会这样做：

df.groupby(
    [pd.to_datetime(df.Time).dt.strftime('%b %Y'), 'Country']
)['Count'].mean().reset_index(name='Monthly Average')

       Time Country  Monthly Average
0  Feb 2017      ca             88.0
1  Feb 2017      us            105.0
2  Jan 2017      ca             85.0
3  Jan 2017      us             24.6
4  Mar 2017      ca             86.0
5  Mar 2017      us             54.0

这篇关于Python：按日期分组并查找DataFrame中列的平均值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！

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