如何在使用groupby后获得行子集的平均值？

在使用groupby后获得行子集的平均值，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，使用groupby函数将数据按照某一列或多列进行分组。例如，可以按照某个特定的属性将数据集分成多个子集。
2. 接下来，可以使用agg函数结合mean方法来计算每个子集的平均值。agg函数可以对每个分组应用一个或多个聚合函数。
3. 最后，可以通过访问agg函数的结果来获取每个子集的平均值。可以使用索引或列名来访问特定的子集平均值。

这种方法可以帮助我们在使用groupby后获得行子集的平均值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数按照Group列进行分组，并计算每个子集的平均值
subset_mean = df.groupby('Group').agg({'Value': 'mean'})

# 打印每个子集的平均值
print(subset_mean)

输出结果如下：

       Value
Group       
A        1.5
B        4.0
C        6.0

在这个例子中，我们按照Group列进行了分组，并计算了每个子集的平均值。最后，我们打印出了每个子集的平均值。

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