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如何根据其他列的条件计算数据框中每6行的平均值？

根据其他列的条件计算数据框中每6行的平均值，可以通过以下步骤实现：

  1. 首先，导入所需的库和数据框。
代码语言：txt
复制
import pandas as pd

# 导入数据框
df = pd.read_csv('data.csv')
  1. 接下来，使用groupby函数将数据框按照条件列进行分组。
代码语言：txt
复制
# 按照条件列进行分组
groups = df.groupby('条件列')
  1. 然后，使用rolling函数创建一个滚动窗口，窗口大小为6行，并计算每个窗口的平均值。
代码语言：txt
复制
# 创建滚动窗口并计算平均值
rolling_avg = groups['需要计算平均值的列'].rolling(window=6).mean()
  1. 最后，将计算得到的平均值添加到原始数据框中。
代码语言：txt
复制
# 将平均值添加到原始数据框
df['平均值'] = rolling_avg.reset_index(level=0, drop=True)

完整的代码示例如下：

代码语言：txt
复制
import pandas as pd

# 导入数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照条件列进行分组
groups = df.groupby('条件列')

# 创建滚动窗口并计算平均值
rolling_avg = groups['需要计算平均值的列'].rolling(window=6).mean()

# 将平均值添加到原始数据框
df['平均值'] = rolling_avg.reset_index(level=0, drop=True)

这样，根据其他列的条件，就可以计算数据框中每6行的平均值，并将结果添加到原始数据框中的新列"平均值"中。

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