假设我有一个基于“ Dict of Dicts'Group”列表（也在下面）的以下格式的Pandas Dataframe…
ITEMS={
“Item_group1”:{‘Stuff’:’Some stuf’
‘More Stuff’:’Extra Stuff’
Group:[[Iteration1, 18, 25,0], [Iteration1, 43, 67,1], [Iteration1, 87, 76,1],
[Iteration2, 45, 29,0], [Iteration2, 44, 77,1], [Iteration2, 43, 74,0]],
}
“Item_group2”:{‘Stuff’:’Some stuf’
‘More Stuff’:’Extra Stuff’
Group:[[Iteration1, 75, 564,0], [Iteration1, 21, 87,1], [Iteration1, 7, 5,1],
[Iteration2, 54, 24,0], [Iteration2, 7, 45,1], [Iteration2, 45, 745,0]],
}
DataFrame采用以下格式…。
Iteration Value1 Value2 Feature Active
Iteration1 18 25 0
Iteration1 3 67 1
Iteration1 87 76 1
Iteration2 45 29 0
Iteration2 44 7 1
Iteration2 43 74 0
我如何基于'Feature Active'== 1来分离和计算每次迭代的平均值，而忽略任何'Feature Active'== 0条目？
在将“迭代”和“功能有效”作为键分开之后，我有以下代码来计算Value1和Value2每次迭代的统计信息，但是我不关心它显示“功能有效” == 0。
FeatureAvgs = Item_group1_DF.groupby(['Iteration’,’Feature Active'])
print np.round(FeatureAvgs[['Value1','Value2']].describe(), decimals=1)
产生以下输出…（忽略实际数字，这是从另一个数据框中获取的）
Iteration Feature Enabled
Iteration1 0 count 3672.0 3672.0
mean -1352.5 0.0
std 220.5 0.0
min -1920.0 0.0
25% -1507.2 0.0
50% -1267.0 0.0
75% -1184.0 0.0
max -785.0 0.0
1 count 580.0 580.0
mean -1368.6 -1394.5
std 151.5 157.7
min -1788.0 -1805.0
25% -1454.2 -1490.2
50% -1335.5 -1361.0
75% -1270.0 -1291.0
max -1045.0 -1033.0
Iteration2 0 count 20612.0 20612.0
mean -1073.5 0.0
std 142.3 0.0
min -1730.0 0.0
25% -1088.0 0.0
50% -1036.0 0.0
75% -1005.0 0.0
max -805.0 0.0
1 count 14718.0 14718.0
mean -1113.6 -1161.1
std 129.3 134.9
min -1773.0 -1818.0
25% -1151.0 -1214.0
50% -1095.0 -1122.0
75% -1043.0 -1075.0
max -832.0 -897.0
但是我仅在该功能处于活动状态时才使用平均值（== 1）。很抱歉，这个问题很长，但是我是Pandas的新手，仍然可以阅读文档
除了过滤groupby对象外，您还可以先过滤初始df：
FeatureAvgs = Item_group1_DF[item_group1_DF['Feature Enabled'] == 1].groupby(['Iteration’,’Feature Active'])[['Value1','Value2']].mean()
另外，describe如果您只想mean使用just use mean，也不需要使用。此外，您可以使用以下方法访问mean列的结果describe：
print np.round(FeatureAvgs[['Value1','Value2']].describe()['mean'], decimals=1)
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