pandas中多索引数据帧中一列的平均值

在pandas中，多索引数据帧是指具有多个层级索引的数据框。要计算多索引数据帧中一列的平均值，可以使用groupby()函数和mean()函数。

首先，使用groupby()函数按照需要计算平均值的列进行分组。然后，使用mean()函数计算每个分组的平均值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个多索引数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'B': [7, 8, 9, 10, 11, 12],
        'C': [13, 14, 15, 16, 17, 18]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B'), ('Group3', 'A'), ('Group3', 'B')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 计算列'C'的平均值
average = df.groupby(level=0)['C'].mean()

print(average)

输出结果为：

Group1    14.0
Group2    15.5
Group3    17.5
Name: C, dtype: float64

在这个例子中，我们创建了一个多索引数据帧df，其中有三个分组（Group1、Group2和Group3），每个分组都有两列数据（A、B和C）。我们使用groupby()函数按照第一层级索引进行分组，并使用mean()函数计算每个分组的列'C'的平均值。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
• 腾讯云云服务器 CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
• 腾讯云人工智能 AI：https://cloud.tencent.com/product/ai
• 腾讯云物联网 IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
• 腾讯云移动开发移动推送 TPNS：https://cloud.tencent.com/product/tpns
• 腾讯云对象存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
• 腾讯云区块链服务 TBC：https://cloud.tencent.com/product/tbc
• 腾讯云元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/mu