pandas.core.resample.Resampler.mean

Resampler.mean(numeric_only=_NoDefault.no_default, *args, **kwargs)[source]

Вычисление среднего значения по группам, исключая пропущенные значения.

Параметры

numeric_only:bool, по умолчанию True

Включать только числовые (float, int, boolean) столбцы. Если None, то будет попытка использовать все данные, а затем только числовые.

engine:str, по умолчанию None

• 'cython' : Выполняет операцию через C-расширения из cython.

• 'numba' : Выполняет операцию через скомпилированный JIT-код из numba.

• None : По умолчанию 'cython' или глобальная настройка compute.use_numba

Введено в версии 1.4.0.

engine_kwargs:dict, по умолчанию None

• Для 'cython' движка допустимых engine_kwargs нет.

• Для 'numba' движка движок может принимать nopython, nogil и parallel ключи словаря. Значения должны быть либо True или False. Значение по умолчанию engine_kwargs для 'numba' движка — {{'nopython': True, 'nogil': False, 'parallel': False}}

Введено 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 по оставшимся столбцам в каждой группе.

>>> df.groupby('A').mean()
     B         C
A
1  3.0  1.333333
2  4.0  1.500000

Группировка 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  2.0

Группировка 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