计算单元格为list的pandas数据帧的平均值

，首先需要明确一些概念和步骤。

概念：

• pandas数据帧（DataFrame）：是pandas库中的一种数据结构，类似于表格，由行和列组成，可以存储和处理二维数据。
• 计算单元格为list的数据帧：指数据帧中某些单元格的值为列表（list）类型。

步骤：

1. 导入pandas库：在Python代码中导入pandas库，以便使用其中的数据帧功能。
2. 创建数据帧：使用pandas库的DataFrame函数创建一个数据帧，确保其中包含计算单元格为list的情况。
3. 处理数据帧：对于计算单元格为list的情况，可以使用apply函数结合lambda表达式来处理每个单元格的值。
4. 计算平均值：使用mean函数计算处理后的数据帧的平均值。

下面是一个示例代码，演示如何计算计算单元格为list的pandas数据帧的平均值：

import pandas as pd

# 创建包含计算单元格为list的数据帧
data = {'A': [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
        'B': [[2, 4, 6], [8, 10, 12], [14, 16, 18]]}
df = pd.DataFrame(data)

# 处理数据帧，计算每个单元格的平均值
df = df.applymap(lambda x: sum(x) / len(x))

# 计算平均值
average = df.mean().mean()

print("计算单元格为list的数据帧的平均值为:", average)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含计算单元格为list的数据帧df。然后，使用applymap函数结合lambda表达式，对每个单元格进行处理，计算每个单元格中列表的平均值。最后，使用mean函数计算处理后的数据帧的平均值，并打印结果。

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