使用课件中的gapminder.tsv数据集，按照年份分组，计算平均GDP，并通过pandas绘制出图形。

首先，你需要使用Python的数据分析库Pandas来加载和处理gapminder.tsv文件。这个数据集通常包含国家、年份、人口和其他变量，包括GDP。以下是步骤：

1. **加载数据**:

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('gapminder.tsv', sep='\t')  # 使用'\t'作为分隔符，假设它是tsv文件格式

2. **检查和预处理数据**:
确保数据已经清洗并准备好按年份分组。如果数据集中有缺失值，可能需要填充或删除。

3. **按年份分组并计算平均GDP**:

   grouped_data = df.groupby('year')['gdpPercap'].mean()  # 'gdpPercap'代表人均GDP列名，可能需要调整

4. **绘制折线图**:
使用matplotlib库创建一个折线图展示平均GDP随时间的变化：

   import matplotlib.pyplot as plt

   plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置图形大小
   plt.plot(grouped_data.index, grouped_data.values)  # x轴为年份，y轴为平均GDP
   plt.title('Average GDP by Year')
   plt.xlabel('Year')
   plt.ylabel('Average GDP per Capita')
   plt.show()

如果你想要交互式地查看数据，可以使用Plotly或者Bokeh等可视化库，提供更丰富的交互体验。