Pandas Dataframe从分组中随机选择行，并找出每个分组的平均值

Pandas是一个强大的数据分析工具，而Dataframe是Pandas中最常用的数据结构之一。要从分组中随机选择行，并找出每个分组的平均值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：import pandas as pd import numpy as np
2. 创建一个示例的Dataframe：data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]} df = pd.DataFrame(data)
3. 随机选择每个分组的行：random_rows = df.groupby('Group').apply(lambda x: x.sample(1))这里使用了groupby方法按照'Group'列进行分组，然后使用apply方法对每个分组应用一个函数。在这个函数中，使用sample方法随机选择一个行。
4. 计算每个分组的平均值：group_means = df.groupby('Group').mean()使用groupby方法按照'Group'列进行分组，然后使用mean方法计算每个分组的平均值。

完整的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

random_rows = df.groupby('Group').apply(lambda x: x.sample(1))
group_means = df.groupby('Group').mean()

print("随机选择的行：")
print(random_rows)
print("\n每个分组的平均值：")
print(group_means)

这样就能够从分组中随机选择行，并找出每个分组的平均值。关于Pandas Dataframe和分组操作的更多信息，可以参考腾讯云的Pandas Dataframe文档。