Python中的pandas groupby mean

Pandas是Python中一个重要的数据处理库，可以对数据进行处理、转换和分析等操作。其中，groupby和mean是Pandas中非常常用的两个函数。

groupby

groupby函数的作用是将数据按照一个或多个key进行分组，将同一组数据归为一类。例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['张三', '李四', '王五', '麻六', '小明', '小红'], 
       'gender': ['M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F'], 
       'score': [80, 85, 75, 90, 95, 70]}

df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('gender')

这里以gender为key进行分组，将数据按照男性和女性两组进行分组。

mean

mean函数的作用是求平均值。可以对DataFrame对象中的列、行、分组后的数据等求平均值。例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['张三', '李四', '王五', '麻六', '小明', '小红'], 
       'gender': ['M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F'], 
       'score': [80, 85, 75, 90, 95, 70]}

df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('gender')
mean_score = grouped.mean()

这里将数据按照gender进行分组后，求各个分组的score平均值。

代码片段

import pandas as pd

data = {'name': ['张三', '李四', '王五', '麻六', '小明', '小红'], 
       'gender': ['M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F'], 
       'score': [80, 85, 75, 90, 95, 70]}

df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('gender')
mean_score = grouped.mean()

print(mean_score)

输出结果：

            score
gender           
F       72.500000
M       87.5

参考文献：

1. Pandas官方文档
2. Python Pandas GroupBy