Pandas 交叉表平均值
Pandas crosstab averages
我正在尝试对 Pandas 数据框执行交叉表查询。它看起来像这样：
| Category | Score1 | Score2 | Score3 | Score4
| 1 | 2 | 3 | 5 | 12
| 1 | 3 | 4 | 2 | 5
| 2 | 1 | 6 | 8 | 6
我想创建一个交叉表查询，让我得到这样的东西，类别作为列，分数作为行：
Category| 1 | 2 | 3 |
Score 1 | | | |
Score 2 | | | |
Score 3 | | | |
空格中的值将是每个分数的每个类别的平均值。
现有数据文件是一个 csv，被读入 Pandas DataFrame。我查看了 pd.crosstab() 函数，但似乎无法将其绑定到数据框。它还有一个 aggfunc 的参数，我设置（使用 numpy）aggfunc=np.average，但是我无法弄清楚 value 参数。
我是不是漏掉了什么，或者我应该为此使用 Pandas？
可能存在 pd.crosstab 的解决方案，但您也可以使用 groupby、mean 和 T（转置）执行您想要的操作，例如：
df_output = df.groupby('Category').mean().T
你得到：
Category 1 2
Score1 2.5 1.0
Score2 3.5 6.0
Score3 3.5 8.0
Score4 8.5 6.0
我正在尝试对 Pandas 数据框执行交叉表查询。它看起来像这样：
| Category | Score1 | Score2 | Score3 | Score4
| 1 | 2 | 3 | 5 | 12
| 1 | 3 | 4 | 2 | 5
| 2 | 1 | 6 | 8 | 6
我想创建一个交叉表查询，让我得到这样的东西，类别作为列，分数作为行：
Category| 1 | 2 | 3 |
Score 1 | | | |
Score 2 | | | |
Score 3 | | | |
空格中的值将是每个分数的每个类别的平均值。
现有数据文件是一个 csv，被读入 Pandas DataFrame。我查看了 pd.crosstab() 函数，但似乎无法将其绑定到数据框。它还有一个 aggfunc 的参数，我设置（使用 numpy）aggfunc=np.average，但是我无法弄清楚 value 参数。
我是不是漏掉了什么，或者我应该为此使用 Pandas？
可能存在 pd.crosstab 的解决方案，但您也可以使用 groupby、mean 和 T（转置）执行您想要的操作，例如：
df_output = df.groupby('Category').mean().T
你得到：
Category 1 2
Score1 2.5 1.0
Score2 3.5 6.0
Score3 3.5 8.0
Score4 8.5 6.0