考虑列的唯一值时pandas中的平均聚合

在pandas中，平均聚合是指对数据进行分组并计算每个组的平均值。平均聚合是数据分析和处理中常用的操作之一。

在pandas中，可以使用groupby()函数进行分组操作，然后使用mean()函数计算每个组的平均值。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象，包含需要进行平均聚合的数据。
3. 使用groupby()函数对数据进行分组，指定需要分组的列名。
4. 调用mean()函数计算每个组的平均值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对Name列进行分组，并计算平均值
average_salary = df.groupby('Name')['Salary'].mean()
print(average_salary)

输出结果为：

Name
Alice      6500
Bob        7500
Charlie    8500
Name: Salary, dtype: int64

上述代码中，我们创建了一个包含姓名、年龄和薪水的DataFrame对象。然后，我们使用groupby()函数对Name列进行分组，并使用mean()函数计算每个组的薪水平均值。最后，我们打印出了每个姓名对应的平均薪水。

对于pandas中平均聚合的应用场景，它可以用于统计分析数据集中某个特定列的平均值，比如计算不同地区的平均销售额、不同产品类别的平均价格等。平均聚合可以帮助我们更好地理解数据集中的趋势和特征。

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