熊猫分组，分别计算亚组的平均值(例如性别)？

熊猫分组是一种数据处理的方法，用于按照指定的条件对数据进行分组并计算各组的平均值。该方法通常应用于数据分析和统计领域，可以帮助我们更好地理解和描述数据集的特征和趋势。

在熊猫（Pandas）库中，可以使用groupby函数进行分组操作。首先，我们需要指定一个或多个列作为分组依据，例如"性别"这一列。然后，通过使用mean函数计算每个亚组的平均值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七', '孙八'],
                     '性别': ['男', '女', '男', '女', '女', '男'],
                     '年龄': [22, 26, 28, 24, 30, 27],
                     '身高': [175, 160, 180, 165, 155, 170]})

# 按性别分组并计算平均值
avg_by_gender = data.groupby('性别').mean()

print(avg_by_gender)

输出结果如下：

          年龄     身高
性别                 
女   26.666667  160.0
男   25.666667  175.0

上述代码中，我们创建了一个包含姓名、性别、年龄和身高信息的数据集。通过使用groupby函数，我们按照性别对数据进行了分组，并使用mean函数计算了每个亚组的平均年龄和平均身高。

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sql中的 where 、group by 和 having 用法解析

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独家 | 如何比较两个或多个分布形态（附链接）

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