在应用.nsmallest(2)后计算熊猫中Groupby对象的平均值

在应用.nsmallest(2)后计算熊猫中Groupby对象的平均值，首先需要了解几个概念和步骤：

1. Groupby对象：Groupby是pandas库中的一个函数，用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。分组后的数据可以进行聚合操作，如求和、平均值等。
2. .nsmallest(2)：这是pandas库中的一个函数，用于获取指定列中最小的两个值所在的行。该函数可以用于DataFrame或Series对象。
3. 平均值：平均值是一组数据的总和除以数据的个数，用于衡量数据的集中趋势。

基于以上概念，我们可以按照以下步骤进行计算：

1. 首先，将数据按照需要的列进行分组，得到一个Groupby对象。
2. 对Groupby对象应用.nsmallest(2)函数，获取每个分组中指定列的最小的两个值所在的行。
3. 将得到的结果进行平均值计算，可以使用Groupby对象的.mean()函数。

下面是一个示例代码，演示如何实现上述步骤：

import pandas as pd

# 假设有一个名为df的DataFrame对象，包含需要的数据列
# df = ...

# 按照指定列进行分组，得到Groupby对象
grouped = df.groupby('column_name')

# 对Groupby对象应用.nsmallest(2)函数，获取最小的两个值所在的行
smallest_rows = grouped['column_name'].nsmallest(2)

# 计算Groupby对象的平均值
average = grouped.mean()

# 打印结果
print(smallest_rows)
print(average)

请注意，上述代码中的'column_name'需要替换为实际的列名。

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