使用 Pandas 进行数据分析时，经常会遇到需要对数据进行分组并计算分组后的平均值的情况。Pandas 中的 `groupby` 函数能够满足这一需求。本文将介绍如何使用 Pandas 的 `groupby` 函数来计算分组平均值，并通过一个案例来说明其使用方法。
什么是分组平均值？在数据分析中，我们经常需要根据某个特征将数据进行分组，并对每个分组内的数据进行聚合计算。其中，计算分组的平均值是一种常见的统计方法。通过计算每个分组内数据的平均值，我们可以了解不同分组之间的差异，并从中发现数据的规律和特点。使用 Pandas 进行分组计算在 Pandas 中，`groupby` 函数用于根据某个或多个特征对数据进行分组。通过 `groupby` 函数，我们可以将数据按照指定的特征进行分组，并对每个分组内的数据进行聚合计算。其中一个常见的聚合计算就是计算分组平均值。下面是一个简单的示例，展示了如何使用 `groupby` 函数来计算分组平均值：pythonimport pandas as pd# 创建一个包含姓名、科目和成绩的数据表data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '张三', '李四', '王五', '赵六'], '科目': ['语文', '语文', '语文', '语文', '数学', '数学', '数学', '数学'], '成绩': [80, 90, 70, 85, 95, 85, 75, 80]}df = pd.DataFrame(data)# 按照姓名进行分组，并计算每个分组的平均成绩avg_score = df.groupby('姓名')['成绩'].mean()print(avg_score)在上述代码中，我们首先创建了一个包含姓名、科目和成绩的数据表。然后，我们使用 `groupby` 函数，根据姓名对数据进行分组。最后，我们通过指定 `['成绩']` 来计算每个分组的平均成绩。运行结果将会输出每个姓名对应的平均成绩。案例分析：学生成绩统计假设我们有一份包含学生姓名、科目和成绩的数据表，我们希望根据学生姓名对数据进行分组，并计算每个学生的平均成绩。pythonimport pandas as pd# 创建一个包含姓名、科目和成绩的数据表data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '张三', '李四', '王五', '赵六'], '科目': ['语文', '语文', '语文', '语文', '数学', '数学', '数学', '数学'], '成绩': [80, 90, 70, 85, 95, 85, 75, 80]}df = pd.DataFrame(data)# 按照姓名进行分组，并计算每个分组的平均成绩avg_score = df.groupby('姓名')['成绩'].mean()print(avg_score)运行上述代码，我们可以得到以下结果：姓名张三 87.5李四 87.5王五 72.5赵六 82.5Name: 成绩, dtype: float64
从结果中可以看出，根据学生姓名进行分组后，我们得到了每个学生的平均成绩。例如，张三的平均成绩为 87.5，李四的平均成绩也为 87.5。通过本文的介绍，我们了解了如何使用 Pandas 的 `groupby` 函数来计算分组的平均值。通过分组平均值的计算，我们可以更好地理解数据的特点和规律，为后续的数据分析和决策提供支持。在实际应用中，我们可以根据自己的需求和数据特点，灵活运用 `groupby` 函数，并结合其他统计方法，进行更加全面和深入的数据分析。希望本文能够帮助到大家，谢谢阅读！