Python 如何减少数据帧中的行数，在给定列中聚合相同的值？

对于这个问题，我将使用本文提供的数据。请按如下方式加载：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('wierda_data.txt', sep=None)

# For simplicity, let's only consider one subject and one lag
it = iter(ex.groupby(('Subject', 'Lag')))
_, df = it.next()

如果我们查看

df.head（10）

我们有以下布局：

我想执行一个reduce类型的操作，以便在

time

列中对于给定的值只有一行，对过程中

size

和

sizeNB

的值取平均值（将删除

T1acc

和

T2acc

的零值，因此无需考虑这些）

为了清楚起见，我想通过平均

size

和

sizeNB

的值，将第79-83行折叠成一行。根据相应的

time

值标识其余行

因此，我的问题有两个：

这种行动的官方名称是什么？我倾向于称之为时间上的聚合。这是正确的吗

我怎样才能在熊猫身上做到这一点

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提前非常感谢

通过使用

groupby

和

mean

方法，这很容易实现，如下所示

只需

groupby

您的

time

列，然后对每个元素应用

mean

方法。见文件

如果希望删除不必要的数据，则可以遍历列并从

分组的

对象中删除它们，如下所示：

for column in ['Subject', 'Lag', 'T1acc', 'T2acc', 'NumberOfTargets']:
    del grouped[column]

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@啊，我应该自己能弄明白的！看起来我想把简单的事情变成复杂的事情！谢谢！=）

for column in ['Subject', 'Lag', 'T1acc', 'T2acc', 'NumberOfTargets']:
    del grouped[column]