python 分组取某一列的均值

在 Python 中，特别是在使用 Pandas 库进行数据分析时，你可以使用 `groupby` 函数对数据进行分组，然后利用 `mean()` 函数计算每一组中指定列的平均值。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含 'column_name' 和其他列
df = pd.DataFrame({
   'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
   'value': [10, 20, 30, 40, 50]
})

# 使用 groupby 方法按 category 列分组，然后计算 value 列的平均值
average_values = df.groupby('category')['value'].mean()

print(average_values)

在这个例子中，`groupby('category')` 将 DataFrame 根据 'category' 列的值分成若干小组，然后 `['value'].mean()` 计算每个小组中 'value' 列的平均值。

相关问题

pyspark按均值和分组填充某一列缺失值代码

可以使用 pyspark 中的 fillna 函数来填充缺失值，具体代码如下：

from pyspark.sql.functions import mean, col

# 假设要填充的列名为 col_name，数据集为 df
# 先计算均值
mean_value = df.select(mean(col(col_name))).collect()[][]

# 然后按照分组进行填充
df = df.fillna(mean_value, subset=[col_name, "group_col"])

其中，group_col 为用来分组的列名，可以根据实际情况进行修改。

Python根据excel其中一列求其他列的均值

可以使用pandas库读取excel文件，然后使用groupby函数对指定的列进行分组，最后使用mean函数计算均值。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按照某一列进行分组，比如'A'列
grouped = df.groupby('A')

# 对分组后的数据进行求均值操作
result = grouped.mean()

# 打印结果
print(result)

注意：以上代码仅供参考，具体实现需要根据你的excel文件来进行调整。