Pandas中如何对指定的定类数据的各类进行指定的定量均值处理，接着根据每个类别和对应的中位数建立新的pandas

DataFrame？

可以使用 Pandas 中的 groupby 和 transform 函数来实现对指定的定类数据的各类进行指定的定量均值处理，然后再根据每个类别和对应的中位数建立新的 Pandas DataFrame。具体操作如下：

假设我们有一个 DataFrame df，其中包含两列数据，分别为 category 和 value，我们想要对 category 进行分组，然后对每个组内的 value 进行定量均值处理，得到每个组内的中位数 median，最后根据 category 和 median 建立一个新的 DataFrame new_df。

代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'category': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})

# 对 category 进行分组，然后对每个组内的 value 进行定量均值处理
df['median'] = df.groupby('category')['value'].transform('median')

# 根据 category 和 median 建立新的 DataFrame
new_df = df[['category', 'median']].drop_duplicates()

print(new_df)

输出结果为：

  category  median
0        A       2
3        B       5

可以看到，我们成功地对指定的定类数据的各类进行了指定的定量均值处理，然后根据每个类别和对应的中位数建立了新的 Pandas DataFrame。