分组求平均值 并每组平均值 相差不大的代码

你好，以下是分组求平均值并每组平均值相差不大的代码：

import numpy as np

def group_mean(data, group_num, threshold):
    # 将数据分成group_num组
    group_data = np.array_split(data, group_num)
    # 计算每组的平均值
    group_mean = [np.mean(g) for g in group_data]
    # 计算每组平均值之间的差异
    diff = np.abs(np.diff(group_mean))
    # 如果差异小于阈值，则返回结果
    if np.all(diff < threshold):
        return group_mean
    # 否则将组数加1，重新计算平均值
    else:
        return group_mean(group_num + 1, threshold)

其中，`data`是原始数据，`group_num`是期望分成的组数，`threshold`是每组平均值之间的差异阈值。如果每组平均值之间的差异小于阈值，则返回结果，否则将组数加1，重新计算平均值，直到满足条件为止。

相关问题

pandas分组求平均值

可以使用 pandas 的 groupby 方法来进行分组求平均值操作，示例代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {'group': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 分组求平均值
result = df.groupby('group')['value'].mean()
print(result)

输出结果为：

group
A    2.5
B    3.5
C    4.5
Name: value, dtype: float64

其中，`groupby('group')` 表示按照 'group' 列进行分组，`['value']` 表示对 'value' 列进行操作，`.mean()` 表示求平均值。

python分组求平均值

可以使用Python中的pandas库来实现分组求平均值。具体步骤如下：

1. 将数据读入pandas的DataFrame中
2. 使用groupby函数按照需要分组的列进行分组
3. 对分组后的数据使用mean函数求平均值

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照列A进行分组，求平均值
result = data.groupby('A').mean()

print(result)