DataFrame 列 分组 均值

回答: 要计算DataFrame列的分组均值，可以使用R语言的aggregate函数或者Python的pandas库中的groupby方法。在R语言中，可以使用以下代码计算dataframe数据分组聚合的均值：

aggregate(x = data\[, colnames(data) != "group"\], 
          by = list(data$group), 
          FUN = mean)

这将按照group列的值对dataframe进行分组，并计算其他列的均值。\[1\]

在Python中，可以使用以下代码计算DataFrame列的分组均值：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('../测试数据/1647848272130494.xlsx')
grouped = data.groupby(by = data\['用户编号'\], as_index=False)
ave_pay = grouped.mean()
ave_times = grouped.count().iloc\[:, 0:2\]
result = pd.merge(ave_pay, ave_times, on='用户编号')
result.to_csv("居民客户的用电缴费习惯分析 1.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')

这将按照"用户编号"列的值对DataFrame进行分组，并计算其他列的均值。最后，将结果保存为CSV文件。\[2\]

请注意，以上代码只是示例，具体的列名和文件路径需要根据实际情况进行修改。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [R语言使用aggregate函数计算dataframe数据分组聚合的均值（mean）](https://blog.csdn.net/weixin_57242009/article/details/123314951)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [dataframe分组并求平均](https://blog.csdn.net/weixin_42105882/article/details/125739293)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]