如何按特定行分组并计算每列的平均值？

按特定行分组并计算每列的平均值可以通过以下步骤实现：

1. 首先，将数据按照特定行进行分组。这可以通过使用编程语言中的分组函数或库来实现。例如，在Python中，可以使用pandas库的groupby函数来实现分组。
2. 接下来，对每个分组计算每列的平均值。这可以通过使用编程语言中的聚合函数来实现。例如，在Python中，可以使用pandas库的mean函数来计算平均值。
3. 最后，将每个分组的平均值整理成一个表格或数据结构，以便进一步分析或展示。

以下是一个示例代码，演示如何使用Python的pandas库按特定行分组并计算每列的平均值：

import pandas as pd

# 假设有一个包含姓名、科目和分数的数据表
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四', '王五'],
    '科目': ['数学', '数学', '数学', '英语', '英语', '英语'],
    '分数': [80, 90, 70, 85, 95, 75]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按姓名和科目进行分组，并计算平均值
grouped = df.groupby(['姓名', '科目']).mean()

print(grouped)

以上代码将按照姓名和科目进行分组，并计算每个分组的平均值。输出结果如下：

          分数
姓名 科目      
张三 数学  80
   英语  85
李四 数学  90
   英语  95
王五 数学  70
   英语  75

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