在Python/Pandas中为每一行分配组平均值

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我有一个数据框,想要按照店铺和所有店铺计算平均值。我已经写了代码来计算平均值,但是我正在寻找一种更有效的方法。

数据框

Cashier#     Store#     Sales    Refunds
001          001        100      1
002          001        150      2
003          001        200      2
004          002        400      1
005          002        600      4

DF-Desired(期望值)
Cashier#     Store#     Sales    Refunds     Sales_StoreAvg    Sales_All_Stores_Avg
001          001        100      1            150               290
002          001        150      2            150               290
003          001        200      2            150               290
004          002        400      1            500               290
005          002        600      4            500               290

我的尝试是创建了两个额外的数据框,然后进行了左连接。

df.groupby(['Store#']).sum().reset_index().groupby('Sales').mean() 
2个回答

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我认为你需要使用DataFrameGroupBy.transform来创建一个新列,其中包含由mean计算的聚合值:

df['Sales_StoreAvg'] = df.groupby('Store#')['Sales'].transform('mean')
df['Sales_All_Stores_Avg'] = df['Sales'].mean()
print (df)
   Cashier#  Store#  Sales  Refunds  Sales_StoreAvg  Sales_All_Stores_Avg
0         1       1    100        1             150                 290.0
1         2       1    150        2             150                 290.0
2         3       1    200        2             150                 290.0
3         4       2    400        1             500                 290.0
4         5       2    600        4             500                 290.0

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请使用以下代码,结合 transformassign
df.assign(Sales_StoreAvg = df.groupby('Store#')['Sales'].transform('mean'),
          Sales_All_Stores_Avg = df['Sales'].mean()).astype(int)

输出:

   Cashier#  Store#  Sales  Refunds  Sales_All_Stores_Avg  Sales_StoreAvg
0         1       1    100        1                   290             150
1         2       1    150        2                   290             150
2         3       1    200        2                   290             150
3         4       2    400        1                   290             500
4         5       2    600        4                   290             500

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