Group by column并获取组熊猫的平均值

Group by column是一种在数据分析和数据库查询中常用的操作，它可以根据指定的列对数据进行分组，并对每个组进行聚合计算。在数据分析中，通常使用Group by column来对数据进行分组统计，以便更好地理解数据的特征和趋势。

在Pandas库中，可以使用groupby()函数来实现Group by column操作。该函数可以接受一个或多个列名作为参数，将数据按照这些列进行分组，并返回一个GroupBy对象。通过GroupBy对象，可以进行各种聚合操作，如计算平均值、求和、计数等。

对于获取组的平均值，可以使用GroupBy对象的mean()函数。该函数会计算每个组的平均值，并返回一个包含平均值的新的DataFrame。

以下是一个示例代码，演示如何使用Pandas进行Group by column并获取组的平均值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用Group by column并获取组的平均值
grouped = df.groupby('Group')
mean_values = grouped.mean()

print(mean_values)

输出结果为：

       Value
Group       
A        1.5
B        4.0

在这个示例中，我们根据'Group'列对数据进行了分组，并使用mean()函数计算了每个组的平均值。最终得到的结果是一个新的DataFrame，其中包含了每个组的平均值。

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