pandas.core.groupby.GroupBy.mean
- finalGroupBy.mean(numeric_only=_NoDefault.no_default, engine='cython', engine_kwargs=None)[source]
-
Вычисление среднего значения по группам, исключая пропущенные значения.
- Параметры
-
- numeric_only:bool, по умолчанию True
-
Включать только столбцы с плавающей точкой, целыми числами, булевыми значениями. Если None, попытается использовать всё, а затем только числовые данные.
- engine:str, по умолчанию None
-
'cython': Выполняет операцию с помощью C-расширений из cython.'numba': Выполняет операцию с помощью JIT-компилированного кода из numba.None: По умолчанию'cython'или глобальная настройкаcompute.use_numba
В версии 1.4.0.
- engine_kwargs:dict, по умолчанию None
-
Для
'cython'движка нет принимаемыхengine_kwargsДля
'numba'движка, движок может приниматьnopython,nogilиparallelключи словаря. Значения должны быть либоTrueилиFalse. По умолчаниюengine_kwargsдля движка'numba'это{{'nopython': True, 'nogil': False, 'parallel': False}}
В версии 1.4.0.
- Возвращает
-
- pandas.Series или pandas.DataFrame
См. также
Series.groupby-
Применение функции groupby к Series.
DataFrame.groupby-
Применение функции groupby к каждой строке или столбцу DataFrame.
Примеры
>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 1, 2], ... 'B': [np.nan, 2, 3, 4, 5], ... 'C': [1, 2, 1, 1, 2]}, columns=['A', 'B', 'C'])Группировка по одному столбцу и возврат среднего значения оставшихся столбцов в каждой группе.
>>> df.groupby('A').mean() B C A 1 3.0 1.333333 2 4.0 1.500000Группировка по двум столбцам и возврат среднего значения оставшегося столбца.
>>> df.groupby(['A', 'B']).mean() C A B 1 2.0 2.0 4.0 1.0 2 3.0 1.0 5.0 2.0Группировка по одному столбцу и возврат среднего значения только определенного столбца в группе.
>>> df.groupby('A')['B'].mean() A 1 3.0 2 4.0 Name: B, dtype: float64
© 2008–2022, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.5.0/reference/api/pandas.core.groupby.GroupBy.mean.html