在Pandas中，我如何拆分我的列来计算单个平均价格？

在Pandas中，你可以使用split()函数将列拆分为多个列，然后计算每个列的平均价格。

以下是拆分列并计算单个平均价格的步骤：

1. 导入Pandas库：首先，你需要导入Pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

1. 读取数据：使用read_csv()函数从CSV文件中读取数据，并将其存储在一个Pandas DataFrame中。

data = pd.read_csv('data.csv')

1. 拆分列：使用split()函数将需要拆分的列拆分为多个列。拆分后的列将成为新的DataFrame的列。

split_cols = data['column_name'].str.split('delimiter', expand=True)

在上面的代码中，你需要将'column_name'替换为要拆分的列的名称，并将'delimiter'替换为拆分列的分隔符。expand=True参数将拆分的结果作为新的列添加到DataFrame中。

1. 转换为数字类型：如果拆分的列包含数字数据，你可能需要将其转换为数字类型，以便进行计算。使用astype()函数将拆分后的列转换为浮点数。

split_cols = split_cols.astype(float)

1. 计算平均价格：使用mean()函数计算每个拆分后列的平均价格。

average_prices = split_cols.mean()

1. 结果展示：你可以打印或进一步处理average_prices以展示结果。

print(average_prices)

上述步骤中的'data.csv'应替换为你的数据文件路径，'column_name'应替换为要拆分的列名，'delimiter'应替换为实际使用的拆分符号。

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