python，pandas，用groupby计算多指标df的均值

Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点。它被广泛应用于各个领域的软件开发和数据分析中。

Pandas是Python中一个强大的数据处理库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。它的核心数据结构是DataFrame，可以方便地处理和分析结构化数据。

在使用Pandas进行数据分析时，经常需要对数据进行分组计算。这时可以使用groupby函数来实现。groupby函数将数据按照指定的列进行分组，然后可以对每个分组进行聚合操作，如计算均值、求和、计数等。

对于一个包含多个指标的DataFrame，可以使用groupby函数按照需要进行分组，并通过调用mean函数计算每个分组的均值。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含多指标的DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
        'Value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Value2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组，并计算均值
mean_df = df.groupby('Group').mean()

print(mean_df)

上述代码中，首先创建了一个包含Group、Value1和Value2三列的DataFrame。然后使用groupby函数按照Group列进行分组，并调用mean函数计算每个分组的均值。最后打印输出结果。

这样，我们就可以得到每个分组的均值，从而实现了对多指标DataFrame的均值计算。

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