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熊猫分组,分别计算亚组的平均值(例如性别)?

熊猫分组是一种数据处理的方法,用于按照指定的条件对数据进行分组并计算各组的平均值。该方法通常应用于数据分析和统计领域,可以帮助我们更好地理解和描述数据集的特征和趋势。

在熊猫(Pandas)库中,可以使用groupby函数进行分组操作。首先,我们需要指定一个或多个列作为分组依据,例如"性别"这一列。然后,通过使用mean函数计算每个亚组的平均值。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建数据集
data = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七', '孙八'],
                     '性别': ['男', '女', '男', '女', '女', '男'],
                     '年龄': [22, 26, 28, 24, 30, 27],
                     '身高': [175, 160, 180, 165, 155, 170]})

# 按性别分组并计算平均值
avg_by_gender = data.groupby('性别').mean()

print(avg_by_gender)

输出结果如下:

代码语言:txt
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          年龄     身高
性别                 
女   26.666667  160.0
男   25.666667  175.0

上述代码中,我们创建了一个包含姓名、性别、年龄和身高信息的数据集。通过使用groupby函数,我们按照性别对数据进行了分组,并使用mean函数计算了每个亚组的平均年龄和平均身高。

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