Pandas:合并数据框行并取第二列值的平均值

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，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。

对于合并数据框行并取第二列值的平均值的需求，可以通过Pandas的merge函数和mean函数来实现。

首先，使用merge函数将两个数据框进行合并。merge函数可以根据指定的列将两个数据框进行合并，生成一个新的数据框。假设我们有两个数据框df1和df2，可以使用如下代码进行合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='列名')

其中，'列名'是用于合并的列的名称。

接下来，我们可以使用mean函数计算合并后数据框的第二列的平均值。假设第二列的名称为'列名'，可以使用如下代码计算平均值：

mean_value = merged_df['列名'].mean()

最后，mean_value就是合并数据框行并取第二列值的平均值。

Pandas官方文档提供了详细的API文档和示例，可以参考以下链接获取更多信息：

• Pandas官方文档
• Pandas merge函数文档
• Pandas mean函数文档

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