pandas按站点id求平均气温

### 回答1：
假设你有一个名为 `weather_data` 的 Pandas 数据框，其中包含各个站点的气温数据，每行表示一个时间戳。然后，你可以按照站点 id 分组，并计算每个组的平均气温，如下所示：

# 导入 Pandas 库
import pandas as pd

# 按站点 id 分组，计算平均气温
mean_temperatures = weather_data.groupby('站点id')['气温'].mean()

# 打印结果
print(mean_temperatures)

在这里，`groupby('站点id')` 表示按照 `站点id` 列进行分组，`['气温']` 表示只对 `气温` 列进行计算，`.mean()` 表示计算平均值。最终结果是一个 Pandas Series 对象，其中每个索引对应一个站点 id，每个值对应该站点的平均气温。

### 回答2：
要按照站点ID求平均气温，我们可以使用Python的pandas库来处理。首先，我们需要导入pandas库并读取包含气温数据的数据集。

假设我们有一个名为“weather_data.csv”的数据集，其中包含了各个站点的气温数据。数据集的结构如下所示：

站点ID 日期 气温
1 2020-01-01 25
1 2020-01-02 26
2 2020-01-01 23
2 2020-01-02 24

我们可以使用pandas的read_csv函数来读取这个数据集，并存储为一个名为“data”的数据框（DataFrame）：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('weather_data.csv')

接下来，我们可以使用pandas的groupby函数来按照站点ID分组，并求每个站点的平均气温。groupby函数将数据框按照指定的列进行分组，并返回一个GroupBy对象，我们可以对该对象应用聚合函数以进行分组计算。在这里，我们可以使用mean函数求平均值：

average_temperature = data.groupby('站点ID')['气温'].mean()

这样，我们就得到了每个站点的平均气温。average_temperature是一个Series对象，其中的索引是站点ID，值是对应站点的平均气温。

最后，我们可以通过打印这个Series对象来查看每个站点的平均气温：

print(average_temperature)

这就是按照站点ID求平均气温的方法。通过pandas的groupby函数，我们可以灵活地对数据进行分组和聚合，以满足各种需求。

### 回答3：
要按站点ID求平均气温，可以使用Pandas中的groupby方法。首先，将气温数据加载到一个Pandas的DataFrame中，确保数据包含站点ID和气温两列。然后，使用groupby方法，通过站点ID对数据进行分组。接下来，应用mean函数计算每个站点的平均气温。最后，将结果保存到一个新的DataFrame中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 加载气温数据到DataFrame
data = pd.read_csv('temperature.csv')

# 按站点ID分组并计算平均气温
grouped_data = data.groupby('站点ID')['气温'].mean()

# 将结果保存到新的DataFrame
result = pd.DataFrame({'站点ID': grouped_data.index, '平均气温': grouped_data.values})

# 打印结果
print(result)

上述代码中，假设气温数据保存在名为'temperature.csv'的文件中，其中列名为'站点ID'和'气温'。最后，将计算得到的平均气温保存到一个新的DataFrame中，并打印输出结果。