以下是一个示例代码,展示了如何按条件进行分组,然后计算平均值。
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
'Value': [10, 15, 20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按条件进行分组,并计算平均值
grouped = df.groupby('Category')['Value'].mean()
print(grouped)
输出结果为:
Category
A 20.0
B 20.0
Name: Value, dtype: float64
在这个示例代码中,我们使用了pandas
库来处理数据。首先,我们创建了一个示例数据集df
,包含了Name
、Category
和Value
三个列。然后,我们使用groupby
函数按照Category
列进行分组,并选择Value
列进行计算。最后,我们使用mean
函数计算每个分组的平均值,并将结果存储在grouped
变量中。最后,我们打印出了计算结果。
根据示例数据,所有的'A'和'B'类别的值都是20.0,因此输出结果为20.0。
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