Python 3: pandas组多索引和每个多索引2个单独列的平均值

在Python 3中，pandas是一种常用的数据分析库。它提供了一种叫做"多索引"（MultiIndex）的数据结构，可以对数据进行多层次的分组和索引。在多索引中，每个层次都可以有一个或多个单独的列。

对于每个多索引中的两个单独列的平均值，可以使用pandas的groupby()函数和mean()函数来实现。具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库并读取数据文件。可以使用read_csv()函数来读取包含多索引的数据文件。

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

1. 然后，使用groupby()函数对数据进行分组。通过指定需要分组的列名，可以将数据按照该列的值进行分组。

# 按照多索引列进行分组
grouped = data.groupby(['Index1', 'Index2'])

1. 接下来，使用mean()函数计算每个分组的平均值。可以将mean()函数应用于分组对象，并指定需要计算平均值的列名。

# 计算每个分组的平均值
mean_values = grouped['Column1', 'Column2'].mean()

以上代码将返回一个新的DataFrame，其中包含每个多索引组合的两个单独列的平均值。

对于pandas组多索引和每个多索引两个单独列的平均值的应用场景，这取决于具体的数据分析任务。一种常见的应用是在数据集中存在多个分类变量，而我们希望根据这些变量进行聚合分析并计算平均值。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方法和腾讯云产品推荐应根据实际需求和场景进行选择。