Python dataframe -条件平均每年

Python dataframe是pandas库中的一个数据结构，用于处理和分析数据。它类似于Excel中的二维表格，可以存储和操作大量的数据。

条件平均每年是指根据特定条件对数据进行筛选，并计算每年的平均值。在Python dataframe中，可以通过以下步骤实现条件平均每年的计算：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，使用以下代码实现导入：

import pandas as pd

1. 读取数据：将数据导入到Python中的dataframe中，可以从各种来源（如CSV文件、Excel文件、数据库等）读取数据。假设数据已经存储在名为data的dataframe中。
2. 筛选数据：根据特定条件筛选数据，可以使用dataframe的条件查询功能。例如，筛选出满足条件的数据（假设条件为某一列的值大于某个阈值）：

filtered_data = data[data['column_name'] > threshold]

1. 按年份分组：将筛选后的数据按照年份进行分组，可以使用dataframe的groupby函数。假设数据中有一个名为'year'的列，表示年份：

grouped_data = filtered_data.groupby('year')

1. 计算每年的平均值：使用grouped_data的mean函数计算每年的平均值。假设要计算某一列的平均值：

average_per_year = grouped_data['column_name'].mean()

最后，average_per_year将包含每年的平均值。

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