Python 熊猫-在迭代中使用具有相等值的行中的值

如果这在过去已经得到了回答，我想道歉，我不知道该如何表达这个问题。 我有一个带有三维坐标的数据框，以及空间中每个点的标量值（本例中为磁场）的行。我将半径计算为每个点在（x，y）=（0,0）处与直线的距离。唯一的半径和z值被传输到新的数据帧中。现在，我想计算体积中每个点（Z，R）的标量值，方法是对3d系统中所有点进行平均，半径相等

目前我正在迭代所有唯一的Z和R值。它可以工作，但速度非常慢

df是原始的数据帧，dfn是新的数据帧，在开始时只包含R和Z值的唯一组合

dfn.r.unique（）中r的

：
对于df.z.unique（）中的z：
dfn.loc[（df[“R”]=R）和（df[“Z”]=Z），“B”]=df[“B”][（df[“R”]=R）和（df[“Z”]=Z）]。平均值（）

有没有办法通过编写一行代码来加速这一过程，在这行代码中，pandas被赋予从原始数据帧中获取所有行的命令，其中Z和R的值与新数据帧中的每一行对应

提前感谢您的帮助。

试试

看起来您可以通过以下方式实现：

df[['R'，'Z'，'B']].groupby（['R'，'Z']）.mean（）