pandas数据帧平均值有两个分组:一个按月分组，另一个按参数分组

。

按月分组是指将数据按照月份进行分组，然后计算每个月的平均值。这种分组方式适用于需要按照时间维度进行分析的场景，比如统计每个月的销售额、用户活跃度等。

按参数分组是指根据数据中的某个参数进行分组，然后计算每个参数组的平均值。这种分组方式适用于需要根据某个特定参数进行分析的场景，比如统计不同地区的平均气温、不同产品类别的平均销售量等。

对于按月分组，可以使用pandas的groupby函数进行操作。示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含日期和数值的数据帧
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-02-01', '2022-02-02'],
                   'value': [10, 20, 30, 40]})

# 将日期列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按月分组计算平均值
monthly_avg = df.groupby(df['date'].dt.month)['value'].mean()

print(monthly_avg)

对于按参数分组，可以使用pandas的groupby函数结合多个参数进行操作。示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含参数和数值的数据帧
df = pd.DataFrame({'param': ['A', 'A', 'B', 'B'],
                   'value': [10, 20, 30, 40]})

# 按参数分组计算平均值
param_avg = df.groupby('param')['value'].mean()

print(param_avg)

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