pandas每个年龄组的平均生命损耗pandaspandas

根据提供的引用内容，可以使用Pandas的groupby和mean函数来统计每个年龄组的平均生命损耗。首先，需要读取包含年龄和生命损耗的数据集，并对年龄进行分组。然后，使用mean函数计算每个年龄组的平均生命损耗。

以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("your_dataset.csv")

# 按年龄分组并计算平均生命损耗
df_agg = df.groupby("age")["life_loss"].mean().reset_index()

# 打印结果
print(df_agg)

请注意，你需要将"your_dataset.csv"替换为你实际使用的数据集文件名，"age"替换为包含年龄信息的列名，"life_loss"替换为包含生命损耗信息的列名。

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pandas计算每个球队拿到黄牌数的平均值

可以按照以下步骤计算每个球队拿到黄牌数的平均值：

1. 导入 pandas 库并读入数据：

import pandas as pd

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

2. 使用 groupby() 方法按照球队名称进行分组，并用 mean() 方法计算每个分组的黄牌数平均值：

yellow_cards_avg = data.groupby('Team')['Yellow Cards'].mean()

3. 输出每个球队拿到黄牌数的平均值：

print(yellow_cards_avg)

完整代码如下：

import pandas as pd

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

yellow_cards_avg = data.groupby('Team')['Yellow Cards'].mean()

print(yellow_cards_avg)

输出结果类似于：

Team
Algeria             2.333333
Argentina           2.250000
Australia           1.500000
Belgium             1.333333
Bosnia and Herz     3.000000
Brazil              4.000000
Cameroon            1.500000
Chile               2.285714
Colombia            1.750000
Costa Rica          1.000000
Croatia             2.000000
Ecuador             1.666667
England             1.500000
France              2.000000
Germany             1.500000
Ghana               1.750000
Greece              1.500000
Honduras            2.000000
Iran                1.500000
Italy               2.000000
Ivory Coast         2.500000
Japan               1.500000
Korea Republic      2.000000
Mexico              2.166667
Netherlands         2.166667
Nigeria             1.500000
Portugal            2.250000
Russia              1.166667
Spain               1.500000
Switzerland         1.500000
United States       1.750000
Uruguay             2.000000
Name: Yellow Cards, dtype: float64