向DataFrame添加基于统计信息的新列

Question

这是我的第一个问题。我想建立一个统计模型。我有一个数据，我想在这个数据框中添加一列。我想让这个专栏展示一些统计数据。例如，我的数据帧是这样的

DataFrame

例如，我想添加一个新列。我想要这个栏目显示“汽车红色女孩”的D值大于所有汽车的D的平均值。我该怎么做？我应该使用哪种方法来完成此统计模型。我有一个很大的数据，我不能手动计算所有汽车或自行车的平均值。我需要一个带有if-else语句的函数，并添加一个列来描述该行的D大于或小于均值。

我的代码是这样的，但我得到的关键错误是0。

for b in list(df.A.unique()):
    for i in range(len(df.loc[df.A == b])):
        if df.loc[df.A == b, "D"][i] >= df.loc[df.A == b,"D"].mean():
            df.loc[df.A== b]["E"][i] = "Bigger"

Answer 1

这可以通过使用pandas库来实现。假设您的DataFrame存储在变量df中。

第1步-计算列的平均值

步骤2-获取列值大于列平均值的索引

步骤3-将这些索引中的值设置为True

mean_D=df.loc[:,"D"].mean()
df.loc[:,"E"]=False #Set Initially to 'False' implying D's mean is less than column mean
indices=df[df.loc[:,"D"]>mean_D].index
df.loc[indices,"E"]=True

编辑1个

1. 将个体均值存储在字典中

当数值大于平均值(individually)时，

1. 计算相应的指数

1. 将索引设置为True

from collections import defaultdict
df=pd.DataFrame({"A":['car','car','car','bike','bike','bike'],"B":['red','red','blue','black','white','red'],"C":['girl','boy','boy','boy','girl','girl'],"D":[8,7,6,9,10,7]})
dict_car_bike=defaultdict(list)
for i, temp in df.groupby("A"):
    dict_car_bike[temp.loc[:,"A"].unique()[0]]=temp.loc[:,"D"].mean()

dict_car_bike=dict(dict_car_bike)

df.loc[:,"E"]=False #Set Initially to 'False' implying D's mean is less than column mean
indices_0=df[(df.A.astype(str)==list(dict_car_bike.keys())[0]) & (df.D>dict_car_bike[list(dict_car_bike.keys())[0]])].index
indices_1=df[(df.A==list(dict_car_bike.keys())[1]) & (df.D>dict_car_bike[list(dict_car_bike.keys())[1]])].index
df.loc[indices_0,"E"]=True
df.loc[indices_1,"E"]=True

输出

Output DataFrame

     A      B     C    D      E
0   car    red  girl   8   True
1   car    red   boy   7  False
2   car   blue   boy   6  False
3  bike  black   boy   9   True
4  bike  white  girl  10   True
5  bike    red  girl   7  False

Output Dictionary with Corresponding Mean

{'bike': 8.666666666666666, 'car': 7.0}