Python - 根据df中第二列的级别计算平均值

有时候，我们需要根据数据中某一列的不同级别进行数据分析。在这个例子中，我们要使用Python计算DataFrame中第二列的不同级别的平均值。

代码实现

import pandas as pd

# 生成测试数据
data = {'Category':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'Value':[10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算平均值
df.groupby('Category').mean()

代码说明

首先，我们需要导入pandas库。然后，我们使用字典生成测试数据，并将其转换为DataFrame对象。

在这个例子中，我们需要根据df中第二列的级别进行数据分析，所以我们使用groupby()方法根据Category列对数据进行分组。

接着，我们使用mean()方法计算每个分组的平均值，并返回一个新的DataFrame对象。

结果展示

| Category | Value | |----------|--------| | A | 25 | | B | 35 | | C | 45 |

总结

使用Python可以轻松地根据DataFrame中某一列的不同级别进行数据分析。在这个例子中，我们使用groupby()和mean()方法计算了每个分组的平均值。