Python 基于特定行获取熊猫中列的平均值

我有一个数据，存储了一天、一个月、三个月和一年内股票价值的百分比变化

ID     daychange   monthchange   trimonthchange  yearchange
UNITY   0.001666     0.398450        0.411581    0.689139
SSOM  -0.033359     0.040816        1.174840    3.047619
PNSC  -0.004953    -0.053006        0.158677    0.224932
PICT  -0.002027    -0.069696        0.041143    0.310791
PIBTL  -0.014848     0.129362        0.459846    0.287100

我想得到：

基于ID名称的4个时间段的平均值。例如，“UNITY”、“SSOM”、“PNSC”将被分组，并计算每个时间段的平均值（即，集团的平均日变化、集团的平均月变化等）

将平均数据放入一个单独的csv文件中，包含一个新的单行（而不是“UNITY”“SSOM”“PNSC”）和组的每个时间段的平均值

我尝试了

df.mean（axis=1）

，但这不起作用

---

任何帮助都将不胜感激！谢谢

您可能需要链接

过滤器

和

均值

函数调用。因为您首先要选择一组要保留的行，所以需要过滤掉不需要保留的行。然后，使用新的数据集，您需要执行列平均

df.filter（lambda行：在[“UNITY”、“SSOM”、“PNSC”]中的row.ID）。平均值（轴=1）

注意，我没有测试上述代码，也不保证它能正常工作。

使用标签（

ID

column）访问一组行，然后使用

axis=0

计算每个时间段列的平均值。使用组名创建一个

系列

，并将以前的结果附加到该系列中（这样组名将成为

数据框中的第一列

）。将

系列

放在列表中，然后在对组进行迭代后，转换为

数据帧

。要将结果放入单独的csv文件，请使用

数据的输出

         groupName  daychange  monthchange  trimonthchange  yearchange
0  UNITY-SSOM-PNSC  -0.012215     0.128753        0.581699    1.320563
1  SSOM-PICT-PIBTL  -0.016745     0.033494        0.558610    1.215170
2  SSOM-PNSC-PIBTL  -0.017720     0.039057        0.597788    1.186550

---

它不：/return self.reindex（**{name:[r代表项目中的r，如果标签中的r]}）TypeError:“function”对象不是iterableThanks，请回答！你知道为什么它会给出raisekeyerror（f“列中没有{missing}”）KeyError:“['ID']中没有一个在列中”我已经将你在问题中发布的数据框复制到一个

sample.csv

，这就是为什么我使用

sep='\s+

。如果您的CSV文件具有默认分隔符（

，

），您可以删除

sep

参数，并且应该可以工作。另外，您可以始终

打印（df.head（））

以确保数据帧具有预期的结构。谢谢！！它起作用了。最后，出于我的好奇心，如果我想将组名更改为更简洁、更习惯的名称，你能提出一些建议吗？在有限的上下文中给出相关建议是一个挑战，但直接的改进是将列表列表从

更改为
字典
（例如
groupDict={'G1'：['UNITY'、'SSOM'、'PNSC']、'G2'：['SSOM'、'PICT'、'PIBTL']}
），使用
键作为组名。
         groupName  daychange  monthchange  trimonthchange  yearchange
0  UNITY-SSOM-PNSC  -0.012215     0.128753        0.581699    1.320563
1  SSOM-PICT-PIBTL  -0.016745     0.033494        0.558610    1.215170
2  SSOM-PNSC-PIBTL  -0.017720     0.039057        0.597788    1.186550