jupyter notebook计算每年期望年龄的平均值

在Jupyter Notebook中，你可以使用Python的pandas库来处理数据并计算每年期望年龄的平均值。首先，你需要确保你已经安装了pandas和相关的数据处理库。以下是一个基本步骤的示例：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 假设你有一个包含年份和期望年龄的数据集，比如CSV文件中的数据：

# 加载数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 请替换为实际文件路径

3. 确保'year'列代表年份，并且'expected_age'列是你想要计算平均值的字段：

df['year'] = pd.to_datetime(df['year'])  # 如果'year'列不是日期格式，需要转换

4. 使用`groupby`函数按年份分组，然后计算'expected_age'的平均值：

average_age_per_year = df.groupby(df['year'].dt.year)['expected_age'].mean()

5. 打印结果或保存到一个新的DataFrame或文件中：

print(average_age_per_year)

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jupyter中TypeError: agg function failed [how->mean,dtype->object]是什么意思，怎么解决

在Jupyter Notebook中，当你遇到`TypeError: agg function failed [how->mean,dtype->object]`这样的错误时，通常是在尝试对非数值类型的列（通常是字符串或其他非数字数据）应用聚合函数如`mean()`。Python的pandas库，在计算像平均值这样的统计量时，期望输入数据是数值型。

这个问题的解决方案有以下几步：

1. **检查数据类型**：首先确认引发错误的列是否包含非数值数据。可以使用`df[column].dtype`查看该列的数据类型。

2. **数据预处理**：如果确实发现是非数值数据，你需要将这些数据转换为数值类型，例如使用`astype(int)`、`astype(float)`或删除不适合进行计算的行。

3. **更改聚合函数**：如果无法或不需要转换非数值列，可以选择其他聚合函数，或者在需要计算数值列的平均值时排除这些列。

4. **异常处理**：使用`try-except`结构来捕获这个错误并提供友好的提示，而不是让程序中断。

例如：

try:
    df['numeric_column'].agg('mean')
except TypeError:
    print("Column 'numeric_column' contains non-numeric values. Skipping mean calculation.")