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pandas中多索引数据帧中一列的平均值

在pandas中,多索引数据帧是指具有多个层级索引的数据框。要计算多索引数据帧中一列的平均值,可以使用groupby()函数和mean()函数。

首先,使用groupby()函数按照需要计算平均值的列进行分组。然后,使用mean()函数计算每个分组的平均值。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个多索引数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'B': [7, 8, 9, 10, 11, 12],
        'C': [13, 14, 15, 16, 17, 18]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B'), ('Group3', 'A'), ('Group3', 'B')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 计算列'C'的平均值
average = df.groupby(level=0)['C'].mean()

print(average)

输出结果为:

代码语言:txt
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Group1    14.0
Group2    15.5
Group3    17.5
Name: C, dtype: float64

在这个例子中,我们创建了一个多索引数据帧df,其中有三个分组(Group1、Group2和Group3),每个分组都有两列数据(A、B和C)。我们使用groupby()函数按照第一层级索引进行分组,并使用mean()函数计算每个分组的列'C'的平均值。

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