我有一个带有ID的数据框和与每个ID相关的大量测试结果.我想要做的是创建第二个数据框,它总结了特定测试的平均分数和标准偏差,然后我可以在图表上绘制.
下面是我到目前为止的代码.它返回错误“ValueError：长度不匹配：预期轴有1个元素,新值有2个元素”.
有人可以帮忙吗？
df2 = df1.groupby(['id'], as_index=True).agg({'variable_1':['mean'], 'variable_1':['std']})
df2.columns=['var_mean','var_std']
df2.plot(x='var_mean', y='var_std', kind='scatter', figsize=(15,10), title='Standard Deviation of Std vs Mean')
example data:
ID Variable_1
1234 32
1234 23
2345 54
2345 65
2345 76
3456 78
what I'd like:
ID Mean SD
1234 23.5 2.2
2345 45 9
...
...
解决方法:
您可以将函数的dict传递给groupby以使用agg执行统计：
In [154]:
df.groupby('ID')['Variable_1'].agg({'Mean':np.mean, 'SD':np.std})
Out[154]:
Mean SD
ID
1234 27.5 6.363961
2345 65.0 11.000000
3456 78.0 NaN
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