dataframe根据年龄求各个年龄的平均收入

在Python的pandas库中，你可以使用groupby函数对DataFrame按年龄分组，然后计算每个年龄段的平均收入。假设你有一个名为df的DataFrame，其中包含“age”和“income”两列，以下是操作步骤：

import pandas as pd

# 假设df是你 DataFrame 的名称
average_income_by_age = df.groupby('age')['income'].mean()

# 这样，average_income_by_age 就是一个新的Series，它包含了每个年龄对应的平均收入
print(average_income_by_age)

在这个例子中，`groupby('age')`将DataFrame按照'age'列的值进行分组，而`['income'].mean()`则计算每个组的'income'列的平均值。

如果你想得到一个包含年龄和平均收入的新DataFrame，可以这样做：

result_df = df.groupby('age').agg({'income': 'mean'}).reset_index()
print(result_df)

这会返回一个新的DataFrame，其中每一行代表一个年龄区间及其对应的平均收入。