在Pandas数据帧中根据真/假确定均值

在Pandas数据帧中，可以使用布尔索引来根据真/假条件筛选数据，并计算满足条件的数据的均值。

具体步骤如下：

导入Pandas库：import pandas as pd
创建数据帧：df = pd.DataFrame(data)
- data是一个包含数据的字典、列表或NumPy数组。

使用布尔索引筛选数据：filtered_data = df[condition]
- condition是一个返回布尔值的条件表达式，用于筛选数据。
计算满足条件的数据的均值：mean_value = filtered_data.mean()

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用布尔索引筛选数据
condition = df['A'] > 3
filtered_data = df[condition]

# 计算满足条件的数据的均值
mean_value = filtered_data.mean()

print(mean_value)

在这个示例中，我们创建了一个包含'A'和'B'两列的数据帧。然后，我们使用条件表达式df['A'] > 3筛选出'A'列中大于3的数据，并将结果存储在filtered_data中。最后，我们计算了满足条件的数据的均值，并打印输出。

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