如何在pandas中选取另一列的值，并计算所选行的平均值？

Question

我正在尝试计算只有在列 Dates 等于 Oct-16 时，得分 1 的平均值：

我最初尝试的方法是：

 import pandas as pd
 import numpy as np
 import os

 dataFrame = pd.read_csv("test.csv")

 for date in dataFrame["Dates"]:
    if date == "Oct-16":
        print(date)##Just checking
        print(dataFrame["Score 1"].mean())

但我的结果是整个列 Score 1 的平均值。

我尝试的另一件事是手动告诉它要计算平均值的索引：

dataFrame["Score 1"].iloc[0:2].mean()

但理想情况下，我希望找到一种方法来实现 Dates == "Oct-16"。

- Quinnystar27

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你想要 df.loc[df['Dates'] == 'Oct-16', 'Score 1'].mean()。 - EdChum

Answer 1

遍历行不能充分利用Pandas的优势。如果您想根据另一列的值对某个列执行操作，可以使用.loc[]：

dataFrame.loc[dataFrame['Dates'] == 'Oct-16', 'Score 1']

.loc[] 的第一部分使用您指定的条件（dataFrame['Dates'] == 'Oct-16'）选择您想要的行。第二部分指定您想要的列（Score 1）。如果要获取平均值，只需在末尾加上 .mean()：

dataFrame.loc[dataFrame['Dates'] == 'Oct-16', 'Score 1'].mean()

- ASGM

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感谢您的帮助。看起来解决了我遇到的问题。 - Quinnystar27

Answer 2

所有日期的平均值怎么样？

dataframe.groupby('Dates').['Score 1'].mean()

- piRSquared

Answer 3

import pandas as pd
import numpy as np
import os

dataFrame = pd.read_csv("test.csv")

dates = dataFrame["Dates"]
score1s = dataFrame["Score 1"]
result = []

for i in range(0,len(dates)):
    if dates[i] == "Oct-16":
        result.append(score1s[i])

print(result.mean())

- Raza