如何实现分组按条件求均值。

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各位大哥求助！变量如下：id, age， income。求每个family id三十岁以上的人的平均收入，并写在每个家庭成员后面。大概是下面这样子
family_id        age   income
1                   20    3000
1                   40    5000
1                   45    6000
2                   45     5000
达到的效果是如下
family_id        age   income   ave_income
1                   20    3000        5500
1                   40    5000         5500
1                   45    6000       5500
2                   42     5000      5000

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关键词：如何实现 Income Family Come 平均收入

1. bys family_id: egen  ave_income=mean(income)   if age>=30
   
2. bys family_id (ave_income): replace ave_income=ave_income[1]

复制代码

DΘstinyじò 发表于 2021-4-10 15:48

非常感谢！非常有用。能不能追问一下ave_income[1]是啥意思呢

南冥南 发表于 2021-4-16 17:41
非常感谢！非常有用。能不能追问一下ave_income[1]是啥意思呢

1. bys family_id (ave_income): replace ave_income=ave_income[1]

复制代码

以family_id 为分组，组内按照ave_income排序，ave_income[1]表示组内改变量的第一个值。

在实现这个问题时，我们可以使用SQL或者Python中的Pandas库。这里我会提供两种方法的解决方案。

### 方法1: 使用 SQL

假设你的表名为 `people`。

首先我们需要计算每个家庭中30岁以上成员的平均收入：

```sql
WITH over_30_income AS (
  SELECT family_id, AVG(income) as ave_income
  FROM people
  WHERE age >= 30
  GROUP BY family_id
)

SELECT p.family_id, p.age, p.income,
       o.ave_income
FROM people p
LEFT JOIN over_30_income o ON p.family_id = o.family_id;
```

在这个SQL查询中，我们首先创建了一个名为 `over_30_income` 的临时表，用于存储每个家庭的平均收入。然后我们将这个临时表与原始数据进行左连接，将计算出的平均收入添加到每条记录后面。

### 方法2: 使用 Python Pandas

```python
import pandas as pd

# 假设这是你的初始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'family_id': [1, 1, 1, 2],
    'age': [20, 40, 45, 42],
    'income': [3000, 5000, 6000, 5000]
})

# 计算每个家庭中年龄大于等于30的成员的平均收入
ave_income = df[df['age'] >= 30].groupby('family_id')['income'].mean().reset_index()
ave_income.columns = ['family_id', 'ave_income']

# 将计算出的平均收入加入到原始DataFrame中
df = pd.merge(df, ave_income, on='family_id', how='left')

print(df)
```

在这个Python示例中，我们首先使用条件筛选出年龄大于等于30的数据，并对这些数据按家庭ID分组求平均收入。然后将计算的结果与原始数据进行合并。

希望这两种方法能够帮助你解决问题！

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