Подтвердить что ты не робот

Pandas Groupby: подсчет и среднее значение

Работа с PANDAS, чтобы попытаться суммировать dataframe как количество определенных категорий, а также показатель оценки настроений для этих категорий.

Существует таблица, заполненная строками, которые имеют разные оценки настроений, и я хочу сгруппировать каждый текстовый источник, указав, сколько сообщений у них есть, а также среднее настроение этих сообщений.

Мой (упрощенный) dataframe выглядит так:

source    text              sent
--------------------------------
bar       some string       0.13
foo       alt string        -0.8
bar       another str       0.7
foo       some text         -0.2
foo       more text         -0.5

Результат этого должен быть примерно таким:

source    count     mean_sent
-----------------------------
foo       3         -0.5
bar       2         0.415

Ответ находится где-то рядом:

df['sent'].groupby(df['source']).mean()

Но только дает каждый источник, и это означает, без заголовков столбцов.

Заранее спасибо!

4b9b3361

Ответ 1

Вы можете использовать groupby с aggregate:

df = df.groupby('source') \
       .agg({'text':'size', 'sent':'mean'}) \
       .rename(columns={'text':'count','sent':'mean_sent'}) \
       .reset_index()
print (df)
  source  count  mean_sent
0    bar      2      0.415
1    foo      3     -0.500

Ответ 2

В новых версиях Panda вам больше не нужно переименовывать, если используются именованные параметры:

df = df.groupby('source') \
       .agg(count=('text', 'size'), mean_sent=('sent', 'mean')) \
       .reset_index()

print (df)
  source  count  mean_sent
0    bar      2      0.415
1    foo      3     -0.500

Ответ 3

Я думаю, что это должно обеспечить вывод, который вы хотели:

result = pd.DataFrame(df.groupby('source').size())

results['mean_score'] = df.groupby('source').sent.mean()