对按 numpy 中的变量分组的行取平均值

我有一个如下所示的 numpy 数组。

array([[ 0.23810484,  0.00020161,  0.41350806,  0.2421371 ,  0.02237903,
         0.08084677,  0.00020161,  0.00221774,  0.00020161,  0.00020161],
       [ 0.04279661,  0.05974576,  0.02584746,  0.00042373,  0.00042373,
         0.00042373,  0.00042373,  0.73771186,  0.00889831,  0.12330508]])

是5000X10。

我还有一个 Pandas Series 对象，长度也是 5000。它的值是这样的>

5061             Terminated
17410    Completed Negative

共有三个不同的类别。每个系列值都是第一个 numpy 数组中相应行的类别。

我想要得到的是按系列中的类别分组的第一个数组中每个变量的平均值。所以最后我会得到一个 numpy 数组，每个系列类别有 3 行，十列的值将是所有 5000 行的平均值。

请指教

您可以将 numpy 数组中的每一列添加到 pandas DataFrame 中的单独列中，然后使用DataFrame.groupby()根据您所需的列进行分组，然后采取mean()。示例（假设您的系列称为 series ，并且 numpy 数组称为narray) -

df = pd.DataFrame(series)
for i in range(10):
    df[i] = narray[:,i]

df.groupby('required_column').mean()

Demo -

In [77]: df = pd.DataFrame([[5061,'Terminated'],[17410,'Completed Negative']],columns=['index','groupcol']).set_index('index')

In [78]: df
Out[78]:
                 groupcol
index
5061           Terminated
17410  Completed Negative

In [79]: x
Out[79]:
array([[  2.38104840e-01,   2.01610000e-04,   4.13508060e-01,
          2.42137100e-01,   2.23790300e-02,   8.08467700e-02,
          2.01610000e-04,   2.21774000e-03,   2.01610000e-04,
          2.01610000e-04],
       [  4.27966100e-02,   5.97457600e-02,   2.58474600e-02,
          4.23730000e-04,   4.23730000e-04,   4.23730000e-04,
          4.23730000e-04,   7.37711860e-01,   8.89831000e-03,
          1.23305080e-01]])

In [80]: for i in range(10):
   ....:     df[i] = x[:,i]
   ....:

In [81]: df
Out[81]:
                 groupcol         0         1         2         3         4  \
index
5061           Terminated  0.238105  0.000202  0.413508  0.242137  0.022379
17410  Completed Negative  0.042797  0.059746  0.025847  0.000424  0.000424

              5         6         7         8         9
index
5061   0.080847  0.000202  0.002218  0.000202  0.000202
17410  0.000424  0.000424  0.737712  0.008898  0.123305

In [82]: df.groupby('groupcol').mean()
Out[82]:
                           0         1         2         3         4  \
groupcol
Completed Negative  0.042797  0.059746  0.025847  0.000424  0.000424
Terminated          0.238105  0.000202  0.413508  0.242137  0.022379

                           5         6         7         8         9
groupcol
Completed Negative  0.000424  0.000424  0.737712  0.008898  0.123305
Terminated          0.080847  0.000202  0.002218  0.000202  0.000202

如果你想要结果作为列表，你可以这样做 -

df.groupby('required_column').mean().values.tolist()

Demo -

In [83]: df.groupby('groupcol').mean().values.tolist()
Out[83]:
[[0.04279661,
  0.05974576,
  0.02584746,
  0.00042373,
  0.00042373,
  0.00042373,
  0.00042373,
  0.73771186,
  0.00889831,
  0.12330508],
 [0.23810484,
  0.00020161,
  0.41350806,
  0.2421371,
  0.02237903,
  0.08084677,
  0.00020161,
  0.00221774,
  0.00020161,
  0.00020161]]