如何根据Julia中列中的值查找数据帧行的平均值？
我在Julia中有以下数据帧如何根据Julia中列中的值查找数据帧行的平均值？,julia,Julia,我在Julia中有以下数据帧 using DataFrames data = DataFrame(Value = [23, 56, 10, 48, 51], Type = ["A", "B", "A", "B", "B"]) 5×2 DataFrame │ Row │ Value │ Type │ │ │ Int64 │ String │ ├─────┼───────┼────────┤ │ 1 │ 23 │ A │ │ 2 │ 56 │ B
using DataFrames
data = DataFrame(Value = [23, 56, 10, 48, 51], Type = ["A", "B", "A", "B", "B"])
5×2 DataFrame
│ Row │ Value │ Type │
│ │ Int64 │ String │
├─────┼───────┼────────┤
│ 1 │ 23 │ A │
│ 2 │ 56 │ B │
│ 3 │ 10 │ A │
│ 4 │ 48 │ B │
│ 5 │ 51 │ B │
如何根据列类型获取列值的平均值？使用函数
by（）mean（）统计信息）将为每个类型生成一个值：类型a和类型B的平均值
using DataFrames
using Statistics
data = DataFrame(Value = [23, 56, 10, 48, 51], Type = ["A", "B", "A", "B", "B"]);
by(data, [:Type], df -> mean(df[:, :Value]))
2×2 DataFrame
│ Row │ Type │ x1 │
│ │ String │ Float64 │
├─────┼────────┼─────────┤
│ 1 │ A │ 16.5 │
│ 2 │ B │ 51.6667 │
有关Julia中数据帧的更多信息，请参见此处：更简洁的书写方式是：
julia> by(data, :Type, :Value => mean)
2×2 DataFrame
│ Row │ Type │ Value_mean │
│ │ String │ Float64 │
├─────┼────────┼────────────┤
│ 1 │ A │ 16.5 │
│ 2 │ B │ 51.6667 │
请注意，如果按一个变量分组，则无需将数组作为第二个参数传递。此外，要应用的函数可以作为要应用的列名和函数的对直接传递。这也可以扩展到其他功能：
julia> by(data, :Type, :Value => mean, :Value => median)
2×3 DataFrame
│ Row │ Type │ Value_mean │ Value_median │
│ │ String │ Float64 │ Float64 │
├─────┼────────┼────────────┼──────────────┤
│ 1 │ A │ 16.5 │ 16.5 │
│ 2 │ B │ 51.6667 │ 51.0 │
这将创建新列，自动将函数名附加到正在分组的列。可以通过如下方式传递新列名来覆盖这些默认名称：
julia> by(data, :Type, my_new_column = :Value => mean)
2×2 DataFrame
│ Row │ Type │ my_new_column │
│ │ String │ Float64 │
├─────┼────────┼───────────────┤
│ 1 │ A │ 16.5 │
│ 2 │ B │ 51.6667 │
如果您想要性能，请考虑以下选项
julia> using DataFrames
julia> using Statistics
julia> using BenchmarkTools
julia> data = DataFrame(Value = rand(1:10, 10^6),
Type = categorical(rand(["A", "B"], 10^6)));
请注意，我将生成：将
列键入为“分类”，因为这样以后聚合起来会快得多
首先，从上面的答案中选择一个时间：
julia> @benchmark by($data, [:Type], df -> mean(df[:, :Value]))
BenchmarkTools.Trial:
memory estimate: 30.53 MiB
allocs estimate: 212
--------------
minimum time: 12.173 ms (0.00% GC)
median time: 13.305 ms (3.63% GC)
mean time: 14.229 ms (4.30% GC)
maximum time: 20.491 ms (2.98% GC)
--------------
samples: 352
evals/sample: 1
下面是我将df[：，：Value]
更改为df.Value
的时间。区别在于df.Value
不会不必要地复制数据。您可以看到，您已经节省了超过10%的运行时间：
julia> @benchmark by($data, :Type, df -> mean(df.Value))
BenchmarkTools.Trial:
memory estimate: 22.90 MiB
allocs estimate: 203
--------------
minimum time: 10.926 ms (0.00% GC)
median time: 13.151 ms (1.92% GC)
mean time: 13.093 ms (3.53% GC)
maximum time: 16.933 ms (3.25% GC)
--------------
samples: 382
evals/sample: 1
这里有一个有效的方法来写它。此语句表示我们将列：Value
传递给函数mean
：
julia> @benchmark by($data, :Type, :Value => mean)
BenchmarkTools.Trial:
memory estimate: 15.27 MiB
allocs estimate: 190
--------------
minimum time: 8.326 ms (0.00% GC)
median time: 8.667 ms (0.00% GC)
mean time: 9.599 ms (2.74% GC)
maximum time: 17.364 ms (3.57% GC)
--------------
samples: 521
evals/sample: 1
最后，如果：Value
是向量{String}
（另一个答案中给出的方法），那么让我们检查一下差异：
你可以看到它比推荐答案慢三倍左右。还请注意：
julia> by(data, :Type, :Value => mean)
2×2 DataFrame
│ Row │ Type │ Value_mean │
│ │ String │ Float64 │
├─────┼────────┼────────────┤
│ 1 │ B │ 5.50175 │
│ 2 │ A │ 5.49524 │
为生成的列生成更好的默认名称（因为它知道源列名和转换函数名）。Ah-我们是并行编写的。在0.21版本的DataFrames.jl中，一个小注释my_new_column=:Value=>mean
语法很可能会被弃用，取而代之的是:Value=>mean=>：my_new_column
。
julia> by(data, :Type, :Value => mean)
2×2 DataFrame
│ Row │ Type │ Value_mean │
│ │ String │ Float64 │
├─────┼────────┼────────────┤
│ 1 │ B │ 5.50175 │
│ 2 │ A │ 5.49524 │