大熊猫，分组和聚合

Question

我已将数据框分组：

rwp_initial.df.loc[rwp_initial.df.sample_name=='sma_initial'].groupby(by=['sample_name','pH','salt','column'])['concentration'].plot(marker = 'o', rot=30)

并获得以下输出：

sample_name  pH   salt  column
sma_initial  5.7  50    5         Axes(0.125,0.125;0.775x0.775)
                        6         Axes(0.125,0.125;0.775x0.775)
                  100   7         Axes(0.125,0.125;0.775x0.775)
                        8         Axes(0.125,0.125;0.775x0.775)
                  200   9         Axes(0.125,0.125;0.775x0.775)
                        10        Axes(0.125,0.125;0.775x0.775)
                  400   11        Axes(0.125,0.125;0.775x0.775)
                        12        Axes(0.125,0.125;0.775x0.775)

我想在每个pH值和盐浓度范围内取平均值。这些列只是测量两次的相同样品。如果我使用aggregate(np.mean)，则计算一列的所有数据点的平均值。

这个数字可能会突出显示我想要取平均值的数据点（我希望沿着行平均）：

rwp_initial.df.loc[rwp_initial.df.sample_name=='sma_initial'].groupby(by=['sample_name','pH','salt'])['concentration'].plot(marker = 'o', rot=30)

Answer 1

好的，我找到了答案：

grp_initial = rwp_initial.df.loc[rwp_initial.df.sample_name=='sma_initial'].groupby(by=['sample_name','pH','salt']).concentration

for grp, val in grp_initial:
    print(val.groupby(level='row').aggregate(np.mean))

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