pandas分别统计男、女在身高、体重上的平均 值，标准差，众值，男女未分组

Pandas是一个强大的数据处理库，在Python中常用于数据分析。如果你想对性别分组后的身高和体重数据进行统计，可以按照以下步骤操作：

首先假设你有一个包含`gender`, `height`, 和 `weight`列的数据框（DataFrame），其中`gender`列记录了每个人的性别，`height`和`weight`分别是他们的身高和体重。

import pandas as pd

# 假设df是你已经加载好的数据框
df = ... # 例如df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 按照性别分组并计算描述性统计
grouped_stats = df.groupby('gender').agg({
    'height': ['mean', 'std', 'mode'],  # 平均值、标准差和众数
    'weight': ['mean', 'std', 'mode']
})

# "mean"表示平均值，"std"表示标准差，"mode"表示众值
print(grouped_stats)

这将输出每个性别对应的身高和体重的平均值、标准差以及众数（如果有多条众值则会显示出来）。

对于“男女未分组”的情况，你需要先合并统计数据，可以直接计算整个数据框中所有人的统计指标，不需要分组：

ungrouped_stats = df[['height', 'weight']].agg(['mean', 'std', 'mode'])
print(ungrouped_stats)