如何获取某些列的行式平均值，同时将其他列保留在我的数据帧中？

在云计算领域，获取某些列的行式平均值并保留其他列在数据帧中，可以通过以下步骤实现：

首先，需要加载数据帧（DataFrame）到内存中，可以使用各类编程语言中的相应库或框架来实现，如Python中的Pandas库、R语言中的data.table等。
确定需要计算平均值的列和保留的列。根据具体需求，选择需要计算平均值的列，并确定需要保留的其他列。
使用数据帧的相关函数或方法来计算平均值。根据所选的编程语言和库，可以使用相应的函数或方法来计算平均值。例如，在Python的Pandas库中，可以使用mean()函数来计算平均值。
将计算得到的平均值添加到数据帧中。根据所选的编程语言和库，可以使用相应的函数或方法将计算得到的平均值添加到数据帧中。例如，在Python的Pandas库中，可以使用assign()方法来添加新的列。

以下是一个示例代码（使用Python的Pandas库）：

import pandas as pd

# 加载数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

# 确定需要计算平均值的列和保留的其他列
columns_to_average = ['column1', 'column2']
columns_to_keep = ['column3', 'column4']

# 计算平均值
average_values = df[columns_to_average].mean()

# 将平均值添加到数据帧中
df = df.assign(average=average_values)

# 保留其他列
df = df[columns_to_keep + ['average']]

# 打印结果
print(df)

在上述示例代码中，首先加载数据帧（df），然后确定需要计算平均值的列（columns_to_average）和保留的其他列（columns_to_keep）。接着，使用mean()函数计算平均值，并使用assign()方法将平均值添加到数据帧中。最后，通过选择需要保留的列，得到最终的结果。

需要注意的是，具体的实现方式可能会因所选的编程语言、库或框架而有所不同。以上示例仅供参考，具体实现方式请根据实际情况进行调整。

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