如何在pandas中按年份和WFR分组计算LCR的条件均值

你需要的是按「年份+WFR」两个字段联合分组后计算LCR的平均值，主流工具的实现方式如下：

Python（Pandas） #

直接对两个字段联合分组后取均值即可：

import pandas as pd

# 假设你的数据集已读取为DataFrame对象df
# 输出长表格式：每行对应 年份+WFR 分组的均值
result_long = df.groupby(['年份', 'WFR'], as_index=False)['LCR'].mean()

# 若需要宽表格式：每行对应一个年份，两列分别存WFR=0和WFR=1的均值
result_wide = df.groupby(['年份', 'WFR'])['LCR'].mean().unstack().add_prefix('LCR均值_WFR=')

SQL #

对两个字段联合分组后调用聚合函数即可：

-- 长表格式输出
SELECT 
    年份,
    WFR,
    AVG(LCR) AS LCR平均值
FROM 你的表名
GROUP BY 年份, WFR
ORDER BY 年份, WFR;

如果需要行转列输出宽表：

-- 宽表格式输出
SELECT
    年份,
    AVG(CASE WHEN WFR = 0 THEN LCR END) AS LCR均值_WFR0,
    AVG(CASE WHEN WFR = 1 THEN LCR END) AS LCR均值_WFR1
FROM 你的表名
GROUP BY 年份
ORDER BY 年份;

R（dplyr） #

library(dplyr)

# 假设数据集为df
result <- df %>%
  group_by(年份, WFR) %>%
  summarise(LCR平均值 = mean(LCR, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

注意事项 #

• 以上实现默认会自动跳过没有数据的分组，如果你需要保留所有年份+WFR的组合，可以额外补充空值填充逻辑
• 计算均值时如果需要排除LCR为空的样本，可在对应方法里添加空值过滤参数

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