Pandas按ID分组和单元格中数组的计算平均值(值)

Pandas是Python中一个强大的数据处理库，提供了丰富的数据操作和分析工具。按ID分组和计算单元格中数组的平均值可以通过以下步骤实现：

导入Pandas库：

import pandas as pd

创建一个包含ID和数组的DataFrame：

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

按ID分组并计算数组的平均值：

df['Average'] = df.groupby('ID')['Array'].transform(lambda x: sum(x) / len(x))

这将在DataFrame中添加一个名为'Average'的列，其中包含每个ID组中数组的平均值。

Pandas的优势在于其简洁而强大的数据处理能力，可以轻松处理大规模数据集。它提供了丰富的数据操作和转换方法，使得数据分析和处理变得更加高效和便捷。

这种按ID分组和计算单元格中数组平均值的场景在许多数据分析和统计任务中都很常见，例如对用户行为数据进行分析、对销售数据进行统计等。

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