在python中获取变量的平均值

我在python中对我的数据运行.mean（），但这只返回我分组的键和所需列的平均值。我想要所有列，用平均值替换原始值。 我尝试了很多事情，但似乎都没有成功。下面是我用来生成方法的代码

dd1=df.groupby(['key']).agg({'sales':"mean"}).reset_index()

你想要。。。不是

---

现在

transform

dd1 = df.groupby('key').transform('mean')
print(dd1)

         C0        C1        C2        C3
0 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
1 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
2 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
3 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
4 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
5 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
6 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
7 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
8 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
9 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962

---

您可以通过以下方式将此限制为几列：

cols = ['C0', 'C1', 'C2', 'C3']
dd1 = df.groupby('key')[cols].transform('mean')
print(dd1)

         C0        C1        C2        C3
0 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
1 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
2 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
3 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
4 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
5 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
6 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
7 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
8 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
9 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962

你想要。。。不是

---

现在

transform

dd1 = df.groupby('key').transform('mean')
print(dd1)

         C0        C1        C2        C3
0 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
1 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
2 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
3 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
4 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
5 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
6 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
7 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
8 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
9 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962

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您可以通过以下方式将此限制为几列：

cols = ['C0', 'C1', 'C2', 'C3']
dd1 = df.groupby('key')[cols].transform('mean')
print(dd1)

         C0        C1        C2        C3
0 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
1 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
2 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
3 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
4 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
5 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
6 -0.370642  0.066648 -0.299192 -0.148313
7 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
8 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962
9 -0.278780 -0.436795 -0.906540 -0.148962

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请举例说明您的数据。列是什么，列中的数据是什么，您希望得到什么结果。为什么要替换原始值？只需将

.mean（）

应用于数据帧，您就应该在那里。请给出一个数据示例。列是什么，列中的数据是什么，您希望得到什么结果。为什么要替换原始值？只要将

.mean（）

应用到数据帧，您就应该在那里了。谢谢，这看起来不错。但是有没有一种方法可以只得到几个变量的平均值，而不是所有变量的平均值？我的dataframe也有一组分类变量我正在运行python 2.6.6，这给了我以下错误-ValueError:无法将输入数组从形状（4）广播到形状（15,11）。这是因为python版本问题吗？@AkshatAgrawal可能是。。。我不确定。至于将其限制为几列，请参阅更新的帖子。@AkshatAgrawal如果解决了您的问题，请不要忘记接受答案。谢谢，这看起来不错。但是有没有一种方法可以只得到几个变量的平均值，而不是所有变量的平均值？我的dataframe也有一组分类变量我正在运行python 2.6.6，这给了我以下错误-ValueError:无法将输入数组从形状（4）广播到形状（15,11）。这是因为python版本问题吗？@AkshatAgrawal可能是。。。我不确定。至于将其限制为几列，请参阅更新的帖子。@AkshatAgrawal如果解决了您的问题，请不要忘记接受答案