对pandas数据帧列表进行平均，其中哪些行应根据条件进行平均

对pandas数据帧列表进行平均时，可以根据条件选择需要进行平均的行。以下是完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用条件筛选来选择需要进行平均的行。条件筛选可以通过布尔索引实现，即根据某一列或多列的条件判断结果来选择行。

以下是一个示例代码，演示如何对pandas数据帧列表进行条件平均：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧列表
df_list = [pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}),
           pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]}),
           pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})]

# 根据条件选择需要进行平均的行
condition = df_list[0]['A'] > 2  # 选择'A'列大于2的行进行平均
selected_rows = [df[condition] for df in df_list]

# 计算平均值
mean_values = [df.mean() for df in selected_rows]

# 打印结果
for i, mean_value in enumerate(mean_values):
    print(f"第{i+1}个数据帧的平均值：\n{mean_value}\n")

在上述示例中，我们创建了一个示例数据帧列表df_list，其中每个数据帧都有两列'A'和'B'。我们使用条件df_list[0]['A'] > 2选择了第一个数据帧中'A'列大于2的行，然后计算了这些行的平均值。最后，我们打印了每个数据帧的平均值。

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