如何在Pandas中基于另一数据框的条件为目标数据框添加均值列

这里有几种高效的方法能帮你实现需求，我一步步拆解最直观好维护的方案：

方法一：用merge+groupby实现向量化计算（适合大数据集） #

这种方法利用Pandas的向量化操作，效率更高，适合处理大规模数据：

import pandas as pd

# 先构造示例数据（和你给出的结构一致）
df1 = pd.DataFrame({
    'country': [1, 2],
    'type': ['a', 'b'],
    'start_week': [12, 13],
    'end_week': [13, 14]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'country': [1,1,1,2,2,2],
    'type': ['a','a','a','b','b','b'],
    'week': [12,13,14,12,13,14],
    'value': [1000,900,800,1000,900,800]
})

# 1. 按country+type合并两个DataFrame，保留df1的所有行
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['country', 'type'], how='left')

# 2. 筛选出week在start_week到end_week之间的记录
filtered_df = merged_df[(merged_df['week'] >= merged_df['start_week']) & 
                        (merged_df['week'] <= merged_df['end_week'])]

# 3. 按df1的行维度分组，计算value的均值
avg_result = filtered_df.groupby(['country', 'type', 'start_week', 'end_week'])['value'].mean().reset_index(name='avg')

print(avg_result)

运行后会得到你想要的输出：

country type  start_week  end_week    avg
0        1    a          12        13  950.0
1        2    b          13        14  850.0

方法二：用apply逐行计算（适合小数据集） #

如果你的数据量不大，这种方法逻辑更直观，调试起来也方便：

import pandas as pd

# 同样先构造示例数据
df1 = pd.DataFrame({
    'country': [1, 2],
    'type': ['a', 'b'],
    'start_week': [12, 13],
    'end_week': [13, 14]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'country': [1,1,1,2,2,2],
    'type': ['a','a','a','b','b','b'],
    'week': [12,13,14,12,13,14],
    'value': [1000,900,800,1000,900,800]
})

# 定义一个函数，逐行计算对应范围的均值
def get_group_avg(row):
    # 筛选符合条件的记录
    match_mask = (df2['country'] == row['country']) & \
                 (df2['type'] == row['type']) & \
                 (df2['week'] >= row['start_week']) & \
                 (df2['week'] <= row['end_week'])
    return df2[match_mask]['value'].mean()

# 给df1添加avg列
df1['avg'] = df1.apply(get_group_avg, axis=1)
print(df1)

关键提示 #

• 两种方法的核心都是匹配country+type分组和筛选week的范围这两个条件；
• 方法一的向量化操作效率远高于方法二的逐行处理，优先推荐用于大数据场景；
• 如果你的数据里存在country+type组合在df2中没有对应记录的情况，两种方法都会返回NaN，可以根据需求用fillna()处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lombrosso