np.average在pandas pivot聚合函数中的应用

在pandas pivot聚合函数中，np.average函数用于计算平均值。它可以应用于pivot表中的某一列或多列数据，对这些数据进行平均值的计算。

np.average函数的语法如下： np.average(a, axis=None, weights=None, returned=False)

参数说明：

a：要计算平均值的数据。
axis：指定计算平均值的轴。默认为None，表示对整个数组进行计算。
weights：可选参数，指定每个元素的权重。默认为None，表示所有元素的权重相等。
returned：可选参数，指定是否返回权重的总和。默认为False，表示不返回。

np.average函数的返回值为计算得到的平均值。

在pandas的pivot聚合函数中，可以使用np.average函数来对数据进行平均值的计算。例如，可以通过如下方式使用np.average函数：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot函数进行数据透视
pivot_table = df.pivot_table(values='C', index='A', columns='B', aggfunc=np.average)

print(pivot_table)

上述代码中，我们创建了一个示例数据集df，并使用pivot_table函数进行数据透视。在aggfunc参数中，我们指定了np.average函数来计算平均值。最终得到的pivot_table是一个以'A'列为行索引，'B'列为列索引的透视表，其中的值为对应位置的'C'列数据的平均值。

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