Pandas -条件行平均值

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助用户快速、便捷地处理和分析数据。

条件行平均值是指在数据集中根据某个条件筛选出符合条件的行，并计算这些行中某一列的平均值。在Pandas中，可以使用条件筛选和聚合函数来实现条件行平均值的计算。

以下是一个示例代码，演示如何使用Pandas计算条件行平均值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件筛选出符合条件的行
condition = df['Age'] > 30
filtered_df = df[condition]

# 计算符合条件行的Salary列的平均值
average_salary = filtered_df['Salary'].mean()

print("条件行平均值:", average_salary)

在上述示例中，我们首先创建了一个示例数据集df，然后使用条件筛选将年龄大于30的行筛选出来，存储在filtered_df中。最后，使用mean()函数计算filtered_df中Salary列的平均值，得到条件行平均值。

Pandas提供了丰富的数据处理和分析功能，适用于各种场景，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。它在数据科学、金融分析、商业决策等领域都有广泛的应用。

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