如何根据Pandas中另一列的值计算每个年龄的平均值

在Pandas中，可以使用groupby函数根据另一列的值来计算每个年龄的平均值。

首先，导入Pandas库并读取数据：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

假设数据集中有两列，一列是年龄（age），另一列是值（value）。我们想要根据年龄计算每个年龄对应的值的平均值。

使用groupby函数按照年龄进行分组，并计算每个组的平均值：

# 根据年龄分组，并计算平均值
average_by_age = data.groupby('age')['value'].mean()

这样，average_by_age就是一个Series对象，其中每个年龄对应着该年龄下值的平均值。

接下来，可以打印出每个年龄对应的平均值：

# 打印每个年龄对应的平均值
for age, average_value in average_by_age.items():
    print(f"年龄 {age} 的平均值为 {average_value}")

如果想要将结果保存到一个新的DataFrame中，可以使用reset_index函数：

# 将结果保存到新的DataFrame中
average_df = average_by_age.reset_index()

以上就是根据Pandas中另一列的值计算每个年龄的平均值的方法。

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