如何使用显式值筛选多行并使用Pandas选择列

Question

选择多个显式行和列，然后计算平均值

大家好，谢谢大家看这个问题。我正在使用一个神奇宝贝数据集，希望选择显式的行和列，然后计算该值的平均值

使用的列是type_1、generation和total_points

行值为Grass和1

Grass对应于type，而1对应于generation

grass_total_points = pokedex.loc[pokedex.type_1 == 'Grass', ['total_points']].mean()

上面的代码可以工作并返回所有8代中所有草类型的总平均值，但我想一代一代地检索它们

gen_1 = pokedex.loc[pokedex['generation'] == '1' & pokedex['type_1'] == 'Grass', ['total_points']].mean()

我尝试了上面的代码，没有运气，我四处搜索，找不到任何答案

Answer 1

Jeremy，试试groupby方法：

import pandas as pd
pokedex = pd.DataFrame({'Type':['Grass','Grass','Grass','Sand','Sand'],
                        'Generation':[1,2,1,1,1],"TotalPoints":[50,10,20,30,40]})
pokedex.groupby(['Type','Generation'])['TotalPoints'].mean()

应返回：

Type   Generation
Grass  1             35
       2             10
Sand   1             35
Name: TotalPoints, dtype: int64