blocks|key|2102870|text|将concat与聚合mean结合使用|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|2102871|df+=+pd.concat([df1,+df2]).groupby('IMG',+as_index=False).mean()
print+(df)
++++IMG++isHotDogConfidence
0++img1+++++++++++++++++0.5
1++img2+++++++++++++++++1.0
2++img3+++++++++++++++++0.5
3++img4+++++++++++++++++0.0
4++img5+++++++++++++++++0.5|code-block|syntax|javascript|2102872|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html^0|1|6|A|4|1|6|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|S|8|@$9|T|A|U|B|C]|$9|V|A|W|B|C]]|D|@$9|X|A|Y|1|Z]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|10|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|11|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$M|$5|N|O|P|E|$Q|R]]]]

Use <a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html" rel="nofollow noreferrer"><code>concat</code></a> with aggregate <code>mean</code>:

<pre><code>df = pd.concat([df1, df2]).groupby('IMG', as_index=False).mean()
print (df)
 IMG isHotDogConfidence
0 img1 0.5
1 img2 1.0
2 img3 0.5
3 img4 0.0
4 img5 0.5
</code></pre>

Say:

<hr>

df1

IMG | isHotDogConfidence

img1| 0

img2| 1

img3| 0

img4| 0

img5| 1

<hr>

df2

IMG | isHotDogConfidence

img1| 1

img2| 1

img3| 1

img4| 0

img5| 0

<hr>

What I want:

IMG | isHotDogConfidence

img1| 0.5

img2| 1

img3| 0.5

img4| 0

img5| 0.5

How would you use pandas to do it efficiently?

How to average/ensemble targets of 2 or more dataframes

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功能4上新

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可以这样说：df1IMG \ isHotDogConfidenceimg1 1=0Img2\x{e76f}Img3\x{e76f}0img4 4_x_0img5 5-1df2IMG \ isHotDogConfidenceimg1 1/1Img2\x{e76f}Img3\x{e76f}img4 4_x_0img5 5\x{e76f}我想要的：IMG \ isHotDogConfidenceimg1

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