计算每组一个变量的平均值，并将其作为新变量添加

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，将数据按照组进行分组。每个组包含多个变量值。
2. 对于每个组，计算变量值的平均值。可以通过求和所有变量值，然后除以变量数量来得到平均值。
3. 将每个组的平均值作为新的变量，添加到数据集中。

这个过程可以使用编程语言来实现，例如Python。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设数据存储在一个名为data的DataFrame中，其中包含组和变量列
data = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                     'Variable': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 使用groupby函数按照组进行分组，并计算每组变量的平均值
grouped_data = data.groupby('Group')['Variable'].mean()

# 将每组的平均值作为新的变量，添加到数据集中
data = data.merge(grouped_data.rename('Average'), left_on='Group', right_index=True)

# 打印结果
print(data)

这个代码使用了Pandas库来进行数据处理和计算。它首先使用groupby函数按照组进行分组，并计算每组变量的平均值。然后，使用merge函数将每组的平均值作为新的变量添加到原始数据集中。最后，打印结果以查看新的数据集。

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