来自multi groupby的Python新列

Question

我有一个简化的数据框，可以说：

df = pd.DataFrame({'Letter': ['A', 'B', 'A', 'B','A','B','A','B'], 'T/F': [True, True, False, False,True,False,True,False], 'Number':[5, 6, 7, 8, 9,10,11,12]})

我还有其他df2，该df2已经具有（isAB或isTF）的列。我想要做的是使我的新列像df2.loc [：，'A_True]一样，其平均值为A和True。如果我执行以下操作：

df.groupby(['Letter','T/F'])['Number'].mean()[1::2]

此输出

Letter  T/F 
A       True    8.333333
B       True    6.000000
Name: Number, dtype: float64

我希望我的df2包含一个仅是8.33333，6的列。是否需要合并？我正在尝试节省时间，而不是]]

 for name,group in df.groupby('Letter'):
     df2.loc[df['Letter']==A,'A_True'] = group.loc[group['T/F'==True],'Number'].mean()

我有一个简化的数据框，可以说：df = pd.DataFrame（{'Letter'：['A'，'B'，'A'，'B'，'A'，'B'，'A' ，'B']，'T / F'：[True，True，False，False，True，False，True，False]，'Number'：[5，6，7，8，9,10,11,12 ]}）...

Answer 1

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