假设我有以下DataFrame:
df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2,3,1,2,3,4],
'b':[4,4,2,4,6,7,8,9]},
index = ['2010Q1', '2010Q1', '2010Q2', '2010Q2', '2010Q2',
'2010Q3', '2010Q3', '2010Q4'])
a b
2010Q1 0 4
2010Q1 1 4
2010Q2 2 2
2010Q2 3 4
2010Q2 1 6
2010Q3 2 7
2010Q3 3 8
2010Q4 4 9
请注意,每个索引值都是重复的 . 我想要的是返回另一个在重复索引行上平均的DataFrame,并返回另一个没有重复的DataFrame .
例如
a b
2010Q1 0.5 4.0
2010Q2 2.0 4.0
2010Q3 2.5 7.5
2010Q4 4.0 9.0
我知道如何 grab 第一个或最后一个重复的行,但我不知道如何平均重复 .
例如
df[df.index.duplicated(keep = 'first')]
df[df.index.duplicated(keep = 'last')]
1 回答
我认为@ user3483203的
groupby
方法是最直接的 . 但另外一个选择是使用pivot_table():