2 groupby im selben Datenfeld, ist es möglich?

Question

Ich möchte die folgende df, um eine df = df.groupby(['id','quarter'])['jobs].mean() zu machen, aber zur gleichen Zeit, dass Dataform muss das Mittel von Aufträgen von ID und Jahr in einer anderen Spalte.

id year quarter month jobs 
    1 2007  1   1  10  
    1 2007  1   2  12  
    1 2007  1   3  12 
    1 2007  2   4  12  
    1 2007  2   5  12 
    1 2007  2   6  13 
    1 2007  3   7  14 
    1 2007  3   8   9 
    1 2007  3   9  12 
    1 2007  4   10  15 
    1 2007  4   12  18 
    2 2007  1   1  15 
    2 2007  1   2  15 
    2 2007  1   3  16 
    2 2007  2   4  17 
    2 2007  2   5  18 
    2 2007  2   6  10  
    2 2007  3   7  12  
    2 2007  3   8  12 
    2 2007  3   9  12  
    2 2007  4   10  12 
    2 2007  4   11  13 
    2 2007  4   12  14 

Ergebnis wie dieses

id year quarter   jobs   jobs_year 
    1 2007  1  (mean quarter) (mean year)  
    1 2007  2  (mean quarter) (mean year)  
    1 2007  3  (mean quarter) (mean year) 
    1 2007  4  (mean quarter) (mean year) 
    2 2007  1  (mean quarter) (mean year) 
    2 2007  2  (mean quarter) (mean year) 
    2 2007  3  (mean quarter) (mean year) 
    2 2007  4  (mean quarter) (mean year) 

Answer 1

Mit aussehen sollte transform dann drop_duplicates

df['jobs1']=df.groupby(['id','quarter'])['jobs'].transform('mean') 
df['jobs_year']=df.groupby(['id','year'])['jobs'].transform('mean') 
df=df.drop_duplicates(['id','year','quarter']) 
df 
Out[305]: 
    id year quarter month jobs  jobs1 jobs_year 
0 1 2007  1  1 10 11.333333 12.636364 
3 1 2007  2  4 12 12.333333 12.636364 
6 1 2007  3  7 14 11.666667 12.636364 
9 1 2007  4  10 15 16.500000 12.636364 
11 2 2007  1  1 15 15.333333 13.833333 
14 2 2007  2  4 17 15.000000 13.833333 
17 2 2007  3  7 12 12.000000 13.833333 
20 2 2007  4  10 12 13.000000 13.833333