使用课件中的gapminder.tsv数据集， 按照国家分组，计算每个国家的平均预期寿命，平均人口，平均GDP情况。

首先，你需要加载`gapminder.tsv`数据集，这个数据通常是一个CSV文件，你可以使用pandas库来进行处理。假设数据集包含以下列：'Country', 'Life Expectancy', 'Population', 'GDP per Capita'。

以下是使用Python pandas库完成此任务的步骤：

import pandas as pd

# 加载数据
gapminder_data = pd.read_csv('gapminder.tsv', sep='\t')  # 假设tsv文件以制表符分隔

# 检查数据集是否包含所需的列，如果需要可以先筛选或合并数据
if not set(['Country', 'Life Expectancy', 'Population', 'GDP per Capita']).issubset(gapminder_data.columns):
    print("数据集中缺少必要的列，请确保已包含Country、Life Expectancy、Population和GDP per Capita")

# 按国家分组并计算平均值
grouped_data = gapminder_data.groupby('Country').agg({
    'Life Expectancy': 'mean',  # 计算平均预期寿命
    'Population': 'mean',     # 计算平均人口
    'GDP per Capita': 'mean'   # 计算平均GDP per Capita
})

print(grouped_data)

这将输出一个DataFrame，其中每一行代表一个国家，列分别表示平均预期寿命、平均人口和平均GDP per Capita。