使用mean函数计算分组数据的聚合平均值

最新推荐文章于 2025-08-05 10:30:21 发布
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本文介绍了如何在Python中利用Pandas的groupby和mean函数计算分组数据的聚合平均值。通过示例展示，先用groupby按Category列分组，再用mean计算Sales列的平均值，最终将结果保存到新的DataFrame中，方便进一步分析。

使用mean函数计算分组数据的聚合平均值

在Python中，我们可以使用NumPy库的mean函数来计算数据的平均值。当我们需要计算分组数据的聚合平均值时，可以利用Pandas库的groupby函数将数据按照分组条件进行分组，然后再使用mean函数计算每个分组下数据变量的平均值。

下面是一个示例，展示了如何使用mean函数计算分组数据的聚合平均值。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

接下来，我们可以创建一个包含分组数据的DataFrame。假设我们有一个销售数据集，包含产品类别和对应的销售额：

data = {
   
   
    'Category': [
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带你成为别人眼中的大佬！
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计算每组数据的聚合平均值是其中的一项基本操作，Python 提供了 pandas 库方便我们进行处理。如果需要同时计算多个变量的聚合平均值，只需要将需要计算的列加入到 DataFrame 中即可。使用 pandas 库进行分组数据的聚合计算非常方便，可以大大提高分析效率。首先，我们需要准备一个包含分组数据的 DataFrame。可以看到，对于每个分组，计算出了对应的聚合平均值。使用 Python 计算分组数据的聚合平均值。可以看到，对于每个分组，计算出了对应的。列是需要计算聚合平均值的数据。
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