python 合并一个表格中多个相同数据行求平均

要合并一个表格中多个相同数据行并求平均，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，将表格中的数据读入一个 pandas 的 DataFrame 对象。
2. 使用 groupby 函数将相同数据行分组。
3. 对每个分组应用 mean 函数以计算平均值。
4. 将结果存储在一个新的 DataFrame 中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取表格数据到 DataFrame
df = pd.read_csv('your_table.csv')

# 按照相同数据行进行分组并计算平均值
df_avg = df.groupby('相同数据列').mean()

# 输出结果
print(df_avg)

请将代码中的 `'your_table.csv'` 替换为你实际的表格文件路径，`'相同数据列'` 替换为实际的相同数据行的列名。

这样，你就可以合并表格中的多个相同数据行并求平均值了。

相关问题

python实现多表格合并_Python将多个excel表格合并为一个表格

要将多个Excel表格合并为一个表格，可以使用Python中的pandas库来实现。下面是一个简单的代码示例，可以实现将多个Excel表格按行合并为一个表格：

import pandas as pd

# 读取第一个表格
df = pd.read_excel('table1.xlsx')

# 循环读取其他表格并合并
for i in range(2, 6):
    df_temp = pd.read_excel('table{}.xlsx'.format(i))
    df = df.append(df_temp, ignore_index=True)

# 将合并后的表格输出到新的Excel文件中
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

在上面的代码中，首先读取了第一个Excel表格，然后使用循环依次读取其他表格，并将它们合并到df中。最后，将合并后的表格输出到result.xlsx中。

需要注意的是，在合并表格时，如果表格中有空白行或列，需要使用`dropna()`函数将其删除，以避免合并后出现问题。同时，还需要注意表格的列名和数据类型是否一致，否则也会影响合并的结果。

python将多个表格合并为一个

你可以使用 Pandas 库将多个表格合并为一个。以下是一个简单的示例代码，假设你有两个表格 `df1` 和 `df2`，它们具有相同的列名和数据类型：

import pandas as pd

# 读取两个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 将两个表格合并为一个
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 保存合并后的表格
merged_df.to_csv('merged_table.csv', index=False)

这个代码中，`pd.read_csv()` 函数用于读取表格文件，`pd.concat()` 函数用于将两个表格合并，`ignore_index=True` 参数表示忽略原表格中的行索引，`merged_df.to_csv()` 函数用于将合并后的表格保存为 CSV 文件，`index=False` 参数表示不将索引列写入文件。