Pandas DataFrame Groupby如何以列表形式获取组并获取特定列的平均值

Pandas是一个强大的数据处理和分析工具，DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一。在DataFrame中，Groupby操作可以根据指定的列或多个列对数据进行分组，并对每个组进行聚合操作。

要以列表形式获取组并获取特定列的平均值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入Pandas库并读取数据：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用Groupby操作进行分组：

# 按照指定列进行分组
grouped = df.groupby(['column1', 'column2'])

1. 获取分组后的组列表：

# 获取分组后的组列表
groups = grouped.groups.keys()

1. 遍历组列表并获取特定列的平均值：

# 遍历组列表并获取特定列的平均值
column_name = 'column3'
averages = []
for group in groups:
    group_data = grouped.get_group(group)
    average = group_data[column_name].mean()
    averages.append(average)

在上述代码中，'column1'和'column2'是用于分组的列名，'column3'是要计算平均值的列名。通过遍历分组后的组列表，可以使用get_group()方法获取每个组的数据，并使用mean()方法计算特定列的平均值。最后，将每个组的平均值添加到一个列表中。

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