``` basketball_man_stats=basketball_man=[['年龄（岁）','身高(cm)','体重(kg)']].mean()```AttributeError: 'list' object has no attribute 'mean'

这个错误提示源于尝试对Python列表`basketball_man`执行`mean()`操作，但实际上，`mean()`是Pandas库中DataFrame对象的一个方法，用于计算平均值。如果`basketball_man_stats`是一个列表，并不是一个包含字典或其他结构可以计算平均值的数据结构，那么你需要先将其转换成DataFrame或者直接操作其中的嵌套数据。

正确的做法应该是这样的：

1. 如果`basketball_man`是一个二维列表，包含了球员的信息，你可以使用`pandas.DataFrame`构造它：

   import pandas as pd
   basketball_man = [['年龄（岁）', '身高(cm)', '体重(kg)'],
                    ['30', '198', '105'],
                    ['28', '205', '110']]  # 添加更多球员数据

   basketball_df = pd.DataFrame(basketman, columns=['年龄', '身高', '体重'])
   mean_stats = basketball_df.mean()

2. 如果`basketball_man`已经是一个包含字典的列表，可以直接计算每个键的平均值：

   mean_stats = {key: sum(value_list) / len(value_list)
                 for key, value_list in [player.items() for player in basketball_man]}

在这个例子中，`mean()`函数不会工作，因为`basketball_man`是一个简单的列表，不是统计分析的对象。