问题描述
我有一个名为df的DataFrame，我想获得不同gender组的不同apps的平均使用time 。
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'user':[2,3,4,4,5,5],'gender':[0,0,1,1,1,1],
'app':['k','k','k','k','s','s'],'time':[6,10,10,6,3,1]})
Input:
app gender time user
0 k 0 6 2
1 k 0 10 3
2 k 1 10 4
3 k 1 6 4
4 s 1 3 5
5 s 1 1 5
对于app k ， gender 0组使用app k app k的总时间为16 (10 + 6 ) ，因此平均使用时间0_k为8.0 。
gender 1组使用app k的总时间为16 (10 + 6 + 0 + 0) ，因此平均使用时间1_k为4.0 。
Expected:
dict = {'0_k': 8.0, '0_s': 0, '1_k': 4.0, '1_s': 1.0}
1楼
IIUC我认为您需要：
df['new_col'] = df.gender.astype(str)+'_'+df.app
df['Average'] = df.groupby(['gender','app'])['time'].transform('sum')/\
df.groupby(['gender'])['time'].transform('count')
print(df)
user gender app time new_col Average
0 2 0 k 6 0_k 8.0
1 3 0 k 10 0_k 8.0
2 4 1 k 10 1_k 4.0
3 4 1 k 6 1_k 4.0
4 5 1 s 3 1_s 1.0
5 5 1 s 1 1_s 1.0
d = dict(df[['new_col','Average']].values)
print(d)
{'0_k': 8.0, '1_k': 4.0, '1_s': 1.0}
2楼
(df.groupby(["app", "gender"]).sum()/df.groupby(["gender"]).count()).time
app gender
k 0 8.0
1 4.0
s 1 1.0
要将其转换为字典：
dict = (df.groupby(["app", "gender"]).sum()/df.groupby(["gender"]).count()).time.to_dict()
{('k', 0): 8.0, ('s', 1): 2.0, ('k', 1): 8.0}