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python中的管道或函数序列或过滤器,然后汇总(作为dplyr)
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<p>语境化。我是一个R用户,但目前正在python(带pandas)之间切换。假设我有这个数据框</p> <pre><code>data = {'participant': ['p1','p1','p2','p3'], 'metadata': ['congruent_1','congruent_2','incongruent_1','incongruent_2'], 'reaction': [22000,25000,27000,35000] } df_s1 = pd.DataFrame(data, columns = ['participant','metadata', 'reaction']) df_s1 = df_s1.append([df_s1]*15,ignore_index=True) df_s1 </code></pre> <p>我想通过以下方式重现我在R(管道函数)中可以轻松完成的工作:</p> <pre><code>df_s1[(df_s1.metadata == "congruent_1") | (df_s1.metadata == "incongruent_1")].df_s1["reaction"].mean() </code></pre> <p>这是不可能的。当我将此代码拆分为部分/变量时,我才能成功:</p> <pre><code>x = df_s1[(df_s1.metadata == "congruent_1") | (df_s1.metadata == "incongruent_1")] x = x["reaction"].mean() x </code></pre> <p>在dplyr的方式,我会去的</p> <pre><code>ds_s1 %>% filter(metadata == "congruent_1" | metadata == "incongruent_1") %>% summarise(mean(reaction)) </code></pre> <p>注意:我非常感谢对一个可以将我的R代码转换为Python的站点的简明引用。有几种文献可用,但格式混合,风格灵活</p> <p>谢谢</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>除了其他建议的解决方案外:</p> <pre><code>df_s1.query('metadata==["congruent_1","incongruent_1"]').agg({"reaction": "mean"}) reaction 24500.0 dtype: float64 </code></pre>
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