熊貓數據幀：平均值在一個關口，因爲另一個山口具有重複

Question

我具有類似於下面一個大熊貓數據幀：

Time B C 
    10:06 2 5 
    10:07 5 3 
    10:07 4 1 
    10:08 7 3 
    10:08 9 4 
    10:08 5 6 

我要平均在列B和C的值，如果「倍」等於。我有下面的代碼，但我意識到我沒有做的時候一般情況下： 1.無重複相同分鐘

內 2.超過3個讀數是否有這樣做的更有效的和廣義方法？

rowF = len(B) 
    while i < rowF -1: 

    if (df.loc[i, 'Time'] == df.loc[i+1, 'Time']): 
     if(df.loc[i,'Time'] == df.loc[i+2, 'Time']): 
      a = df.loc[i:i+2,'B'] 
      avg = sum(a)/float(len(a)) 
      average.append(avg) 
      print(average) 
     else: 
      a = df.loc[i:i+1,'B'] 
      avg = sum(a)/float(len(a)) 
      average.append(avg) 
      print(average) 

    df1['B'] = average 
    i+=1 

預期輸出：

Time B  C 
    10:06 2  5 
    10:07 4.5 2 
    10:08 7  4.3 

Answer 1

可以使用groupby功能如下：

df = pd.DataFrame({'Time': ['10:06', '10:07', '10:07', '10:08', '10:08', '10:08'], 
        'B': [2, 5, 4, 7, 9, 5], 
        'C': [5, 3, 1, 3, 4, 6]}) 

df.groupby('Time').mean() 

這將返回每列的均值，通過索引值分組：

  B   C 
Time 
10:06 2.0 5.000000 
10:07 4.5 2.000000 
10:08 7.0 4.333333