pandas中groupby求均值是mean还是average

在pandas中，groupby求均值使用的是mean函数。\[1\]mean函数可以计算每个分组的平均值。另外，还可以使用aggregate函数来进行聚合操作，其中可以指定使用mean函数来计算均值。\[3\]所以，无论是使用mean函数还是aggregate函数，都可以得到分组后的均值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas高级教程之:GroupBy用法](https://blog.csdn.net/superfjj/article/details/118667826)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

groupby在某个时间段取均值

在数据分析中，`groupby`是一个常用的功能，它允许你按照某些列对数据进行分组，并对每个组应用聚合函数。如果你想在一个特定的时间段内计算某列的平均值，可以结合`groupby`和`resample`两个功能。

例如，在Pandas库中，假设你有一个包含时间戳和数值数据的DataFrame `df`，你可以这样做：

# 假设df有'time_column'（时间戳列）和'value_column'（数值列）
df_grouped = df.resample('your_time_period', on='time_column') # 'your_time_period'可以是'D', 'H', 'T', 'Min',等单位

# 然后对'value_column'求平均值
average_values = df_grouped['value_column'].mean()

这里，`resample`函数用于按指定时间频率（如每天、每小时等）重新采样数据，然后`mean()`则对每个时间组内的"value_column"求平均值。

def dataSorting(): import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('house unit price.xlsx') grouped = df.groupby('MSZoning')['unitPrice'].mean().sort_values(ascending=False) fig, ax=plt.subplots(figsize=(8,6)) ax.bar(grouped.index, grouped.values, color='blue') ax.set_title('Average Unit Price by MSZoning', fontsize=16) ax.set_xlabel('MSZoning', fontsize=14) ax.set_ylabel('Average Unit Price', fontsize=14) ax.set_xticklabels(['C','FV','NA','RH','RL','RM'], fontsize=12) plt.savefig('house unit price.png', dpi=300) plt.show() def dataGroup(): import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('house unit price.xlsx') grouped = df.groupby('YrSold')['unitPrice'].mean() plt.bar(grouped.index.astype(str), grouped.values, color='green') plt.xlabel('Year Sold') plt.ylabel('Unit Price') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Average Unit Price by Year Sold') plt.savefig('house year unit price.png', dpi=300) plt.show()请详细说明以上程序涉及到所有知识点

以上程序涉及到以下知识点：

1. 数据读取：使用 pandas 库的 read_excel() 函数读取 Excel 文件中的数据。

2. 数据处理：使用 pandas 库的 groupby() 函数对数据进行分组和聚合操作，得到指定列的均值。

3. 数据可视化：使用 matplotlib 库中的 bar() 函数绘制条形图，设置图表属性如标题、轴标签、刻度标签等，并使用 savefig() 函数保存图表为图片。

4. 函数定义和调用：定义两个函数 dataSorting() 和 dataGroup()，并在程序中调用这两个函数。

5. Python 基础语法：如导入库、定义变量和常量、赋值、字符串操作、列表操作、函数定义和调用等。