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如何在使用groupby后获得正确的均值？

在使用groupby后获得正确的均值，需要按照以下步骤进行操作：

首先，确保你已经导入了需要使用的相关库，例如pandas和numpy。
使用groupby函数将数据按照指定的列进行分组。例如，如果你的数据框是df，你想按照"category"列进行分组，可以使用以下代码：df_grouped = df.groupby('category')。
接下来，使用mean函数计算每个分组的均值。例如，如果你想计算"value"列的均值，可以使用以下代码：df_mean = df_grouped['value'].mean()。
最后，你可以通过访问df_mean来获取每个分组的均值结果。你可以将其打印出来或者进行其他进一步的操作。

需要注意的是，使用groupby后获得正确的均值需要确保数据的正确性和完整性。在进行分组前，应该先对数据进行清洗和处理，确保数据的准确性。此外，还需要注意处理缺失值和异常值的情况，以避免对均值的计算产生影响。

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相关搜索:GroupBy，然后使用str.contains标准的均值/中值/模式使用datagrid对数据进行排序后获得正确的行索引使用groupby agg后的索引变化使用groupby查找pandas中的平均值，但有问题使用lodash groupBy以正确的方式构造数组使用XOR-cipher解密后无法获得正确的编码加密后无法获得正确的字母如何从ssrs的平均值中获得正确的平均值结果？如何使用Pandas获得递增值的平均值？如何在eloquent中更改groupBy后的键值？

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总结了25个Pandas Groupby 经典案例！！

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25个例子学会Pandas Groupby 操作（附代码）

它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。...在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。这里使用的数据集是随机生成的，我们把它当作一个销售的数据集。...例如，“mean”并没有告诉我们它是什么的均值。在这种情况下，我们可以对聚合的结果进行命名。...例如，我们可以计算每家店上周销售额与上个月四分之一销售额的差值的平均值，如下: sales.groupby("store").apply( lambda x: (x.last_week_sales -...df["cum_mean"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().mean().values 25、展开后的最大值可以使用expand

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25个例子学会Pandas Groupby 操作

groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。...例如，“mean”并没有告诉我们它是什么的均值。在这种情况下，我们可以对聚合的结果进行命名。...例如，我们可以计算每家店上周销售额与上个月四分之一销售额的差值的平均值，如下: sales.groupby("store").apply( lambda x: (x.last_week_sales...df["cum_mean"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().mean().values 25、展开后的最大值可以使用expand

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pandas中的数据处理利器-groupby

('x').mean() y x a 3.0 b 2.5 c 7.5 上述代码实现的是分组求均值的操作，通过groupby方法，首选根据x标签的内容分为a,b,c3组，然后对每组求均值，最后将结果进行合并...'int64'), 'b': Int64Index([2, 3], dtype='int64'), 'c': Int64Index([4, 5], dtype='int64')} # len函数可以获得分组后的组别数...分组处理分组处理就是对每个分组进行相同的操作，groupby的返回对象并不是一个DataFrame, 所以无法直接使用DataFrame的一些操作函数。...针对一些常用的功能，groupby提供了一些函数来直接操作DataFrameGroupBy对象，比如统计个数，求和，求均值等，示例如下 # 计算每个group的个数 >>> df.groupby('x...').count() # 计算每个group的个数 >>> df.groupby('x').size() # 求和 >>> df.groupby('x').sum() # 求均值 >>> df.groupby

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《Python for Excel》读书笔记连载12：使用pandas进行数据分析之理解数据

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