在Python中，可以使用itertools.groupby()函数按照另一个属性对对象进行分组，然后使用列表推导式和statistics.mean()函数来找出属性的平均值。

以下是一个示例代码，假设有一个包含多个对象的objects列表，每个对象都有两个属性：attribute1和attribute2。我们将按照attribute1对对象进行分组，并计算每组中attribute2的平均值。

import itertools
import statistics

# 示例对象列表
objects = [
    {'attribute1': 'A', 'attribute2': 10},
    {'attribute1': 'A', 'attribute2': 20},
    {'attribute1': 'B', 'attribute2': 15},
    {'attribute1': 'B', 'attribute2': 25},
    {'attribute1': 'C', 'attribute2': 30},
]

# 按照attribute1对对象进行分组
grouped_objects = itertools.groupby(objects, key=lambda x: x['attribute1'])

# 找出每组中attribute2的平均值
averages = {key: statistics.mean([obj['attribute2'] for obj in group]) for key, group in grouped_objects}

# 输出结果
for key, average in averages.items():
    print(f"Group '{key}': Average = {average}")

输出结果为：

Group 'A': Average = 15
Group 'B': Average = 20
Group 'C': Average = 30

这样，我们就成功按照attribute1对对象进行了分组，并找出了每组中attribute2的平均值。