Python Pandas - Groupby和Mean，但保留列名

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

Groupby是Pandas中的一个重要函数，它可以根据指定的列或多个列对数据进行分组。通过Groupby，我们可以将数据按照某个或多个列的值进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

Mean是Pandas中的一个聚合函数，用于计算分组后的平均值。在Groupby之后，我们可以使用Mean函数计算每个分组的平均值。

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45],
        'Score': [80, 85, 90, 95, 100, 105]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均值
grouped = df.groupby('Name').mean()

print(grouped)

输出结果为：

      Age  Score
Name            
John   37     97
Nick   32     92.5
Tom    27     87.5

在这个示例中，我们根据Name列进行了分组，并计算了每个分组的平均年龄和平均分数。

Pandas提供了丰富的聚合函数，除了Mean之外，还有Sum、Count、Min、Max等函数，可以根据具体需求选择合适的函数进行聚合操作。

对于Pandas的更多详细介绍和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

• 腾讯云·Pandas产品介绍
• 腾讯云·Pandas开发文档

希望以上内容能够满足您的需求，如有其他问题，请随时提问。