按照Type_1对数据集进行划分,统计每个类型的数量,找出数量最多的三种类型的宝可梦,然后计算这种类型的数量有多少个, 统计他们的HP,ATTCK,Defence,SP_Atk,Sp_def的均值

在Python中，处理这样的数据通常需要使用pandas库，假设我们已经有一个DataFrame `df`，其中包含`Type_1`列（表示宝可梦类型），以及`HP`, `ATTCK`, `DEFENCE`, `SP_ATK`, `SP_DEF`等列。首先，我们可以按照`Type_1`分组并计算每种类型的数量。接着，找到数量最多的三种类型，最后计算这些类型的HP, ATTCK, Defence, SP_Atk, Sp_Def的平均值。

以下是一段示例代码：

import pandas as pd

# 假设 df 是你的数据集
grouped_data = df.groupby('Type_1')

# 统计每个类型的数量
type_counts = grouped_data['Type_1'].count()

# 找出数量最多的三种类型
top_types = type_counts.sort_values(ascending=False).head(3).index.tolist()

# 对于这三个类型，计算对应的属性均值
mean_stats = {}
for type_name in top_types:
    type_df = df[df['Type_1'] == type_name]
    mean_stats[type_name] = {
        'count': type_df.shape[0],
        'stats_mean': {
            col: type_df[col].mean() for col in ['HP', 'ATTCK', 'DEFENCE', 'SP ATK', 'SP DEF']
        }
    }

print(mean_stats)

这段代码会打印出每个数量最多的类型及其对应HP, ATTCK, DEFENCE, SP ATK, SP DEF的均值。