如何计算由Python中另一列确定的独立连续范围内的平均回报率？

在Python中，计算由另一列确定的独立连续范围内的平均回报率可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经导入了所需的Python库，如pandas和numpy。
2. 读取数据：将包含回报率和另一列的数据加载到一个pandas DataFrame中。
3. 根据另一列的值，将数据分组为独立的连续范围。可以使用pandas的groupby函数来实现这一点。
4. 对于每个分组，计算回报率的平均值。可以使用pandas的mean函数来计算平均值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 根据另一列的值进行分组
groups = data.groupby('另一列')

# 计算每个分组的平均回报率
average_returns = groups['回报率'].mean()

# 打印结果
print(average_returns)

在上述代码中，你需要将"data.csv"替换为你的数据文件名，"另一列"替换为你要根据其进行分组的列名，"回报率"替换为你要计算平均值的列名。

这样，你就可以得到由Python中另一列确定的独立连续范围内的平均回报率。