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Pandas、sum行和除以group中的行数

Pandas是一个基于Python的数据分析工具库,它提供了丰富的数据结构和数据分析功能,可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。

在Pandas中,sum行和除以group中的行数是一种常见的操作,通常用于计算分组后的平均值。具体步骤如下:

  1. 首先,使用Pandas的groupby函数将数据按照某个列或多个列进行分组,得到一个GroupBy对象。
  2. 接着,使用GroupBy对象的sum方法对每个分组进行求和操作,得到每个分组的总和。
  3. 使用GroupBy对象的size方法获取每个分组的行数。
  4. 将每个分组的总和除以对应的行数,得到每个分组的平均值。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组,并计算每个分组的平均值
result = df.groupby('Group')['Value'].sum() / df.groupby('Group').size()

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
Group
A    1.5
B    4.0
C    6.0
dtype: float64

在这个例子中,我们按照Group列进行了分组,然后计算了每个分组的平均值。最终的结果是一个Series对象,其中每个分组对应一个平均值。

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