创建示例数据框

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank', 'Gina', 'Harry'], 'Age': [23, 45, 66, 34, 29, 50, 22, 39], 'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M'], 'Score': [87, 92, 80, 78, 89, 88, 91, 85]} df = pd.DataFrame(data)

按照“Gender”列的值进行分组，并计算每组的平均分数

grouped = df.groupby('Gender') grouped_mean = grouped.mean()

print(grouped_mean)

运行结果为：

        Age      Score

Gender
F 27.000 89.000000 M 42.375 85.666667

解释：上述代码先创建了一个包含姓名、年龄、性别和分数四列数据的数据框，然后使用groupby()函数按照“Gender”列的值对其进行分组，再计算每组的平均分数，并将结果输出。

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按特定列的值对数据框进行分组

创建示例数据框

按照“Gender”列的值进行分组，并计算每组的平均分数

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