我的数据如下(ch
=channel,det
=detector):
ch det time counts
1 1 0 123
2 0 121
3 0 125
2 1 0 212
2 0 210
3 0 210
1 1 1 124
2 1 125
3 1 123
2 1 1 210
2 1 209
3 1 213
注意,实际上,时间列是一个float
,具有大约12个有效数字,对于1个测量值的所有检测器来说仍然是常数,但是它的值是不可预测的,也不能按顺序排列。在
我需要创建一个如下所示的数据帧:
^{pr2}$也就是说,我想在每个时间分别对1个通道的所有检测器计数应用np.mean
。我可以写乱七八糟的循环,但我觉得熊猫一定有某种内在的东西。我对pandas还是个初学者,尤其是多索引有很多概念,我不确定我应该在文档中寻找什么。在
标题中包含“条件”,因为我想也许我想要一个时间相同的计数的所有检测器的平均值,可以用切片条件来表示。在
与@meteore相同,但有多个索引。在
小心使用float和groupby(这是否独立于多索引),由于与float相关的数值表示/精度限制,组可能会有所不同。在
不使用多索引(如果您有多个索引,可以通过
df.reset_index()
删除它们):使用}作为聚合函数:
^{pr2}$groupby
和{其他聚合函数可以通过
agg
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