Python/Pandas:将当前按年-月设置的列合并为一年的平均值

Python是一种高级编程语言，广泛应用于云计算领域。Pandas是Python中一个强大的数据分析库，被广泛用于处理和分析数据。

针对将当前按年-月设置的列合并为一年的平均值，可以使用Pandas库来实现。以下是一个完善且全面的答案：

首先，需要导入Pandas库：

import pandas as pd

接下来，假设我们有一个DataFrame对象df，包含按年-月设置的多个列，其中列名为"year-month"，每列的值为对应年月的数据。现在我们想要将这些列合并为一列，计算每年的平均值。

我们可以使用Pandas中的groupby函数来按年进行分组，并使用mean函数计算每组的平均值。代码如下：

df['year'] = df['year-month'].apply(lambda x: x.split('-')[0])  # 添加一个年份列
df['month'] = df['year-month'].apply(lambda x: x.split('-')[1])  # 添加一个月份列
df_grouped = df.groupby('year').mean()  # 按年分组计算平均值

以上代码将会生成一个新的DataFrame对象df_grouped，其中每行表示一年的平均值。

在Pandas中，我们可以使用resample函数来按时间频率进行采样和重采样。如果我们的数据是按月分布的，并且我们想要将其合并为一年的平均值，可以使用resample函数。代码如下：

df['year-month'] = pd.to_datetime(df['year-month'])  # 将年月列转换为日期时间格式
df.set_index('year-month', inplace=True)  # 将日期时间列设置为索引列
df_resampled = df.resample('Y').mean()  # 按年进行重采样，并计算平均值

以上代码将生成一个新的DataFrame对象df_resampled，其中每行表示一年的平均值。

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