Python 数据帧：在一列上使用 Groupby 计算 R^2 和 RMSE-解网

问：

我有以下 Python 数据帧：

Type    Actual  Predicted
A       4       3
A       10      18
A       13      11
B       3       10
B       4       2
B       8       33
C       20      17
C       40      33
C       87      80
C       32      30

我有计算 R^2 和 RMSE 的代码，但我不知道如何通过不同的“类型”来计算它。

目前，我的方法是将较大的表分解为三个仅由 A、B、C 值组成的较小表，然后从每个较小的表中计算 R^2 和 RMSE......然后将它们重新加在一起。

但是上面的方法效率低下，我相信应该有更简单的方法吗？

以下是我希望在对事物进行分组时产生的结果的格式：

Type    R^2     RMSE    
A       value   value   
B       value   value   
C       value   value

python 数据帧 pandas-group作者

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

def r2_rmse(g):
    r2 = r2_score(g['Actual'], g['Predicted'])
    rmse = np.sqrt(mean_squared_error(g['Actual'], g['Predicted']))
    return pd.Series(dict(r2 = r2, rmse = rmse))

your_df.groupby('Type').apply(r2_rmse).reset_index()

Python 数据帧：在一列上使用 Groupby 计算 R^2 和 RMSE

Python Dataframe: Calculating R^2 and RMSE Using Groupby on One Column

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