使用Pandas按多条件组合计算DataFrame列的平均值

原始DataFrame如下：

需求是按以下四种COND1与COND2的组合，分别计算A、B、C列的平均值：

• COND1=1 且 COND2=1
• COND1=1 且 COND2=2
• COND1=2 且 COND2=1
• COND1=2 且 COND2=2

已知Excel筛选可以实现，想知道用Python Pandas有没有更高效的方法。

解决方案：使用groupby分组聚合 #

Pandas里用groupby方法可以一次性完成所有分组的平均值计算，比手动逐个筛选高效太多，步骤如下：

1. 准备数据 #

如果你的数据是从文件（比如Excel、CSV）读取的，直接用pd.read_excel()或pd.read_csv()导入即可；如果是手动构造，代码如下：

import pandas as pd

data = {
    'COND1': [1,1,1,1,2,2,2,2],
    'COND2': [1,1,2,2,1,1,2,2],
    'COND3': [1,2,1,2,1,2,1,2],
    'COND4': [1,2,1,2,1,2,1,2],
    'A': [100,50,200,-50,30,-85,42,86],
    'B': [0.3,0.2,1.5,1.8,-0.5,0.1,0.01,-0.4],
    'C': [44,55,91,18,52,84,44,18]
}
df = pd.DataFrame(data)

2. 分组计算平均值 #

一行代码就能得到所有组合的结果：

# 按COND1和COND2分组，仅计算A、B、C列的平均值
result = df.groupby(['COND1', 'COND2'])[['A', 'B', 'C']].mean().reset_index()

3. 查看结果 #

打印result会得到：

正好对应你需要的四个条件组合，无需手动逐个筛选。

单独提取特定组合 #

如果只需要某一个组合的结果，比如COND1=1且COND2=1，直接用loc筛选：

target = result.loc[(result['COND1'] == 1) & (result['COND2'] == 1)]
print(target)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者snowballtrader