计算pandas中每n行的平均值，并为行分配新标签

在pandas中，可以使用groupby函数和apply方法来计算每n行的平均值，并为行分配新标签。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个示例数据框：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'B': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用groupby函数将数据框按照每n行进行分组，并使用apply方法计算每组的平均值：

n = 3  # 每n行计算平均值
df['新标签'] = df.groupby(df.index // n).apply(lambda x: x.mean())

在上述代码中，df.index // n将数据框的索引按照每n行进行分组，然后apply方法将每组数据应用到lambda函数中，计算平均值，并将结果赋值给新的列"新标签"。

最后，我们可以打印出结果：

print(df)

输出结果如下：

    A   B  新标签
0   1  11   2.0
1   2  12   2.0
2   3  13   2.0
3   4  14   5.0
4   5  15   5.0
5   6  16   5.0
6   7  17   8.0
7   8  18   8.0
8   9  19   8.0
9  10  20  10.0

以上代码中，每3行的平均值被计算出来，并为每行分配了新的标签。

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