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私はこのようなデータセットを持っています。

<前>ウィズウィズ

私が達成しようとしているのは、大陸の列に基づく2000年以上のグループデータ(特定の列のみ)です。したがって、2000年から2011年までのアジアのデータをグループ化し、ヨーロッパなどについても同様にグループ化してから、そのグループ化の平均を計算します。私の予想される出力はこのようなものです。

<前>ウィズウィズ

私はpythonとpandasにかなり慣れていません。これは私がこれまでに試したことです。それは私にそれらの年の価値の平均を与えます。大陸に従って年次値をグループ化することにより、どのようにそれを行うことができますか。

<前>ウィズウィズ

私はgroupbyメソッドを知っていますが、これを解決するためにそれを実装する方法を理解することはまだできていません。ヘルプは大歓迎です!

Country Continent 1970 .... 2000 .... 2011 abc Asia 0.8 .... 0.9 .... 1.1 def Europe 0.9 .... 1.6 .... 0.6 asd Oceania 1.2 .... 2.3 .... 1.5 . . . . . . . . . . . .
あなたの答え
  • 解決した方法 # 1

    できるよ:

    <前>ウィズウィズ

  • 解決した方法 # 2

    データフレームをチェックした後、実際にはgroupbyは必要ありません。必要なのは # don't forget to add the 'Country' AND 'Continent' key here: data_columns_needed = data_set[['Country', 'Continent', '2000', '2001', '2002', '2003', '2004', '2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2011']] # average over a row: data_columns_needed['row_mean'] = data_columns_needed[['2000', '2001' ... ]].mean(axis=1) # average over a group, grouped by continents and countries: data_columns_needed.groupby(['Continent', 'Country']).mean() だけです  式とパラメーター mean() を渡します 。

    以下で試してください:

    <前>ウィズウィズ axis=0

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