pandas.Dataframeに行を割り当てることができません

Question

指定した列に同じ値を持つDataFrameの行の平均を計算しようとしていますcol。しかし、私はパンダのDataFrameの行を割り当てることに固執しています。ここで

は私のコードです：

def code(data, col): 
    """ Finds average value of all rows that have identical col values from column col . 
     Returns new Pandas.DataFrame with the data 
    """ 
    values = pd.unique(data[col]) 
    rows = len(values) 
    res = pd.DataFrame(np.zeros(shape = (rows, len(data.columns))), columns = data.columns) 
    for i, v in enumerate(values): 
     e = data[data[col] == v].mean().to_frame().transpose() 
     res[i:i+1] = e 
    return res 

問題は、コードが最初の行だけのために働くということで、次の行にNaN値を置きます。私はeの価値をチェックしてそれが良いと確認したので、割り当てres[i:i+1] = eに問題があります。私はまたres.iloc[i] = eをしようとしましたが、私はを取得しました。 "ValueError：シリーズとの互換性のないインデクサー"これに代わる方法はありますか？それは非常にまっすぐ進むようだと、それが動作しない理由を私はバッフル付きだ...

例：代わりに

 Die Subsite Algorithm Vt1  It1  Ignd 
0 1  4.4  4.4 0.04 -0.00074 0.00074 
0 2  5.5  5.5 0 6.792247e-09 -4.023330e-09 

、私：出力期待

wdata 
    Out[78]: 
     Die Subsite Algorithm Vt1   It1   Ignd 
    0  1  0   0 0.0 -2.320000e-07 -4.862400e-08 
    1  1  0   0 0.1 -1.000000e-04 1.000000e-04 
    2  1  0   0 0.2 -1.000000e-03 1.000000e-03 
    3  1  0   0 0.3 -1.000000e-02 1.000000e-02 
    4  1  1   1 0.0 3.554000e-07 -2.012000e-07 
    5  1  2   2 0.0 5.353000e-08 -1.684000e-07 
    6  1  3   3 0.0 9.369400e-08 -2.121400e-08 
    7  1  4   4 0.0 3.286200e-08 -2.093600e-08 
    8  1  5   5 0.0 8.978600e-08 -3.262000e-07 
    9  1  6   6 0.0 3.624800e-08 -2.507600e-08 
    10 1  7   7 0.0 2.957000e-08 -1.993200e-08 
    11 1  8   8 0.0 7.732600e-08 -3.773200e-08 
    12 1  9   9 0.0 9.300000e-08 -3.521200e-08 
    13 1  10   10 0.0 8.468000e-09 -6.990000e-09 
    14 1  11   11 0.0 1.434200e-11 -1.200000e-11 
    15 2  0   0 0.0 8.118000e-11 -5.254000e-11 
    16 2  1   1 0.0 9.322000e-11 -1.359200e-10 
    17 2  2   2 0.0 1.944000e-10 -2.409400e-10 
    18 2  3   3 0.0 7.756000e-11 -8.556000e-11 
    19 2  4   4 0.0 1.260000e-11 -8.618000e-12 
    20 2  5   5 0.0 7.122000e-12 -1.402000e-13 
    21 2  6   6 0.0 6.224000e-11 -2.760000e-11 
    22 2  7   7 0.0 1.133400e-08 -6.566000e-09 
    23 2  8   8 0.0 6.600000e-13 -1.808000e-11 
    24 2  9   9 0.0 6.861000e-08 -4.063400e-08 
    25 2  10   10 0.0 2.743800e-10 -1.336000e-10 

取得：

  Die Subsite Algorithm Vt1  It1  Ignd 
    0 1  4.4  4.4 0.04 -0.00074 0.00074 
    0 NaN  NaN  NaN NaN NaN  NaN  

たとえば、このコードの結果：私にとって

In[81]: wdata[wdata['Die'] == 2].mean().to_frame().transpose() 
Out[81]: 
    Die Subsite Algorithm Vt1   It1   Ignd 
0 2  5.5  5.5 0 6.792247e-09 -4.023330e-09 

Answer 1

作品：

def code(data, col): 
    """ Finds average value of all rows that have identical col values from column col . 
     Returns new Pandas.DataFrame with the data 
    """ 
    values = pd.unique(data[col]) 
    rows = len(values) 
    res = pd.DataFrame(columns = data.columns) 
    for i, v in enumerate(values): 
     e = data[data[col] == v].mean() 
     res.loc[i,:] = e 
    return res 

col = 'Die' 
print (code(data, col)) 
    Die Subsite Algorithm Vt1   It1   Ignd 
0 1  4.4  4.4 0.04 -0.000739957 0.000739939 
1 2  5   5  0 7.34067e-09 -4.35482e-09 

が、同じ出力が集約meanとgroupbyがあります

print (data.groupby(col, as_index=False).mean()) 
    Die Subsite Algorithm Vt1   It1   Ignd 
0 1  4.4  4.4 0.04 -7.399575e-04 7.399392e-04 
1 2  5.0  5.0 0.00 7.340669e-09 -4.354818e-09 

Answer 2

私は投稿数分後に質問.valuesにeを追加して解決しました。

e = data[data[col] == v].mean().to_frame().transpose().values 

しかし、私がやりたいことは既にパンダによって行われていることが判明しました。ありがとうMaxU！

df.groupBy(col).mean()