Pandas数据框条件均值基于列名称

Question

从数据帧的示例开始，最简单的解释是：

    TimeStamp   382.098     382.461     383.185     383.548
    10:28:00    0.012448    0.012362    0.0124485   0.012362
    10:30:00    0.0124135   0.0123965   0.0124135   0.012431
    10:32:00    0.0551035   0.0551725   0.055931    0.0563105
    10:34:00    0.055586    0.0557245   0.056655    0.0569485
    10:36:00    0.055586    0.055776    0.0568105   0.057362

我希望我的输出是：

    TimeStamp   382         383
    10:28:00    0.012405    0.01240525
    10:30:00    0.012405    0.01242225
    10:32:00    0.05513     0.05612075
    10:34:00    0.05565525  0.05680175
    10:36:00    0.055681    0.05708625

所以，我想查看列名值，如果它们与整数相同，我希望输出col具有每个时间索引值的平均值。

我的想法是使用df.round将列标题舍入为最接近的整数，然后使用.mean（）以某种方式对轴= 0应用相同col标题的均值。但是，我在数据帧索引类型上使用round函数时出错。

编辑：基于答案，我用过

df.rename(columns=dict(zip(df.columns[0:], df.columns[0:]\
          .values.astype(float).round().astype(str))),inplace=True)
df = df.groupby(df.columns[0:], axis=1).mean()

它会混淆列名和值，而不是根据col名称给出我的意思......不知道为什么！

Answer 1

沿着第一轴使用groupby和lambda。

df.set_index('TimeStamp', inplace=True)
df.groupby(by=lambda x: int(x.split('.')[0]), axis=1).mean()

                382       383
TimeStamp
10:28:00   0.012405  0.012405
10:30:00   0.012405  0.012422
10:32:00   0.055138  0.056121
10:34:00   0.055655  0.056802
10:36:00   0.055681  0.057086

Answer 2

使用类型转换重命名列，将TimeStamp移动到索引，然后使用groupby获取列意味着：

df.rename(columns=lambda x: int(float(x)) if x!="TimeStamp" else x, inplace=True)
df.set_index("TimeStamp", inplace=True)

df
                382       382       383       383
TimeStamp                                        
10:28:00   0.012448  0.012362  0.012448  0.012362
10:30:00   0.012414  0.012396  0.012414  0.012431
10:32:00   0.055103  0.055172  0.055931  0.056310
10:34:00   0.055586  0.055725  0.056655  0.056948
10:36:00   0.055586  0.055776  0.056810  0.057362


df.groupby(df.columns, axis=1).mean()

                382       383
TimeStamp                    
10:28:00   0.012405  0.012405
10:30:00   0.012405  0.012422
10:32:00   0.055138  0.056121
10:34:00   0.055655  0.056802
10:36:00   0.055681  0.057086

Answer 3

与np.floor rename和groupby

df.rename(columns=dict(zip(df.columns[1:], np.floor(df.columns[1:].values.astype(float)).astype(str))),inplace=True)
df.set_index('TimeStamp').groupby(level=0,axis=1).mean().reset_index()
Out[171]: 
  TimeStamp     382.0     383.0
0  10:28:00  0.012405  0.012405
1  10:30:00  0.012405  0.012422
2  10:32:00  0.055138  0.056121
3  10:34:00  0.055655  0.056802
4  10:36:00  0.055681  0.057086

Answer 4

另一种方法是通过pd.to_numeric，只是@coldspeed答案的一个略微变体，即

df = df.set_index('TimeStamp')

df.groupby(pd.to_numeric(df.columns).astype(int),1).mean()

            382       383
TimeStamp                    
10:28:00   0.012405  0.012405
10:30:00   0.012405  0.012422
10:32:00   0.055138  0.056121
10:34:00   0.055655  0.056802
10:36:00   0.055681  0.057086

Answer 5

广义解决方案

df = pd.DataFrame({383.045:[1,2], 383.96:[3,4], 383.78:[5,5], 343:[9,11]})
df.columns = [int(i) for i in df.columns]
for i in set(df.columns):
    if len(df[i].shape) == 2:
        mean = df[i].T.sum()/float(df[i].shape[1])
        df = df.drop([i],1)
        df[i] = mean

Answer 6

要将列值舍入为最接近的整数，您可以将列表理解分组，将每列（将第一列为TimeStamp）限制为最接近的整数，然后取整数：

>>> (df
     .set_index('TimeStamp')
     .groupby([int(round(col, 0)) for col in df.columns[1:].astype(float)], axis=1)
     .mean())
                382       383       384
TimeStamp                              
10:28:00   0.012405  0.012448  0.012362
10:30:00   0.012405  0.012414  0.012431
10:32:00   0.055138  0.055931  0.056310
10:34:00   0.055655  0.056655  0.056948
10:36:00   0.055681  0.056810  0.057362