我有一个多列的数据框
df = pd.DataFrame({"cylinders":[2,2,1,1],
"horsepower":[120,100,89,70],
"weight":[5400,6200,7200,1200]})
cylinders horsepower weight
0 2 120 5400
1 2 100 6200
2 1 80 7200
3 1 70 1200
我想创建一个新的数据框，并用圆柱体将两个子列的权重分别用中位数和均值表示。
例：
weight
cylinders horsepower median mean
0 1 100 5299 5000
1 1 120 5100 5200
2 2 70 7200 6500
3 2 80 1200 1000
对于我的示例表，我使用了随机值。我无法做到这一点。
我知道如何获取中位数，并表示其在this stackoverflow问题中的描述。
：
df.weight.median()
df.weight.mean()
df.groupby('cylinders') #groupby cylinders
但是如何创建此子列？
最佳答案
以下代码片段添加了两个请求的列。它按圆柱对行进行分组，计算重量的平均值和中位数，并将原始数据框和结果合并：
result = df.join(df.groupby('cylinders')['weight']\
.agg(['mean', 'median']))\
.sort_values(['cylinders', 'mean']).ffill()
# cylinders horsepower weight mean median
#2 1 80 7200 5800.0 5800.0
#3 1 70 1200 5800.0 5800.0
#1 2 100 6200 4200.0 4200.0
#0 2 120 5400 4200.0 4200.0
在熊猫中，选择列不能具有“子列”。如果列具有“子列”，则所有其他列也必须具有“子列”。这称为多索引。
关于python - 在Pandas DataFrame Python中创建子列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54163725/