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如何在pandas中获取groupby().mean()之后的索引值列表?

在pandas中,可以通过以下步骤获取groupby().mean()之后的索引值列表:

  1. 导入pandas库:首先需要导入pandas库,可以使用以下代码实现:import pandas as pd
  2. 创建DataFrame:创建一个包含需要进行groupby操作的数据的DataFrame。例如,可以使用以下代码创建一个示例DataFrame:data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'], 'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]} df = pd.DataFrame(data)
  3. 使用groupby().mean()进行分组和求均值:使用groupby()方法对DataFrame进行分组操作,然后使用mean()方法计算每个分组的均值。例如,可以使用以下代码实现:grouped = df.groupby('A').mean()
  4. 获取索引值列表:通过访问grouped的索引属性,可以获取groupby().mean()之后的索引值列表。例如,可以使用以下代码获取索引值列表:index_list = grouped.index.tolist()

最终,index_list将包含groupby().mean()之后的索引值列表。

关于pandas的groupby()和mean()方法的更多详细信息,可以参考腾讯云文档中的相关链接:

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