groupby().mean()在for循环下不起作用

groupby().mean() 是 pandas 库中的一个函数，用于对数据进行分组并计算分组后的平均值。

在 for 循环下，groupby().mean() 可能不起作用的原因有以下几点：

1. 数据格式不正确：groupby().mean() 函数需要应用在 DataFrame 或 Series 对象上，如果数据格式不正确，例如应用在字符串或整数上，就会导致不起作用。
2. 循环中的数据没有正确分组：groupby().mean() 函数需要先对数据进行分组，然后才能计算平均值。如果在循环中没有正确进行分组操作，就无法得到正确的结果。
3. 循环中的数据没有正确计算平均值：在循环中使用 groupby().mean() 函数时，需要确保每次循环都能正确计算平均值。可能是由于循环中的数据不完整或存在缺失值，导致计算平均值时出现错误。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 确保数据格式正确：在使用 groupby().mean() 函数之前，确保数据是正确的 DataFrame 或 Series 对象。
2. 确保正确分组：在循环中，使用正确的分组条件对数据进行分组操作，例如使用某一列的值进行分组。
3. 处理缺失值：如果数据中存在缺失值，可以使用 fillna() 函数将缺失值填充为特定的值，或使用 dropna() 函数删除缺失值，以确保计算平均值时不出现错误。

以下是一个示例代码，演示如何在 for 循环下正确使用 groupby().mean() 函数：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 循环中正确使用 groupby().mean() 函数
for group, group_data in df.groupby('A'):
    mean_value = group_data.mean()
    print(f"Group: {group}")
    print(mean_value)

以上代码中，首先创建了一个示例数据 DataFrame，然后使用 groupby('A') 对数据进行分组，接着在循环中使用 groupby().mean() 函数计算每个分组的平均值，并打印结果。

希望以上解答对您有帮助。如果您需要了解更多关于 pandas 库、groupby().mean() 函数以及其他相关知识，请参考腾讯云的数据分析产品 TDSQL。