pandas DataFrame -计算每个唯一索引的列的平均值，而不对每个索引标签进行硬编码？

pandas DataFrame是一个开源的数据分析工具，提供了高效的数据结构和数据分析功能。DataFrame是pandas库中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的二维表格，可以存储和处理具有不同数据类型的数据。

要计算每个唯一索引的列的平均值，而不对每个索引标签进行硬编码，可以使用pandas的groupby函数结合mean函数来实现。具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库并读取数据到DataFrame中：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用groupby函数按照唯一索引进行分组，并计算每个组的平均值：

# 按照唯一索引进行分组，并计算每个组的平均值
result = df.groupby('唯一索引').mean()

在上述代码中，'唯一索引'是DataFrame中的一列，表示每个数据行的唯一标识。

1. 最后，可以通过打印result来查看计算得到的每个唯一索引的列的平均值：

print(result)

上述代码将输出每个唯一索引的列的平均值。

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