dataframe以前两列进行分类统计，计算第三列的平均值，并且将平均值添加到datafram下面

在Pandas库中，如果你有一个DataFrame并且想要基于前两列（假设它们是'A'和'B'列）进行分组，然后计算第三列'C'的平均值，你可以使用`groupby`函数结合`mean`函数来实现。这里是一个示例：

import pandas as pd

# 假设df是你需要操作的数据框
df_grouped = df.groupby(['A', 'B'])['C'].mean().reset_index()

# 这里，df_grouped就是新的DataFrame，其中包含了原始数据按照'A'和'B'列分组后的'C'列平均值

在这个新生成的`df_grouped`中，每一行代表一个(A, B)组合以及对应的"C"列平均值。

如果你想在原数据框`df`的基础上直接添加这个结果，可以考虑合并两个DataFrame，例如通过`concat`或者`append`：

result_df = pd.concat([df, df_grouped], axis=0)
# 或者
result_df = df.append(df_grouped, ignore_index=True)

相关问题

求dataframe的两列数据的平均值，生成新的一列

可以使用pandas库中的`assign()`函数来实现。

语法如下：

dataframe.assign(new_column_name = lambda x: (x['column1'] + x['column2']) / 2)

其中，`new_column_name` 是新增加的列的名称，`column1`和`column2`是需要求平均值的两列。

例如：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.assign(avg = lambda x: (x['A'] + x['B']) / 2)
print(df)

输出:

   A  B  avg
0  1  4  2.5
1  2  5  3.5
2  3  6  4.5

新增加了一列 avg，里面存放 A 列和 B 列的平均值

dataframe根据某两列的值设置第三列

Dataframe是一种在Python的pandas库中广泛使用的数据结构，它以表格的形式存储和处理数据。根据某两列的值来设置第三列的过程，通常涉及到基于条件的赋值操作。这可以通过多种方式实现，例如使用`apply`函数结合lambda表达式，或者使用`numpy`库中的`np.where`函数。下面是一个示例：

假设有一个dataframe `df`，它有三列A、B和C。如果我们要根据列A和列B的值来设置列C的值，我们可以这样做：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设df是已经存在的dataframe，包含列A和列B
# 我们想要基于列A和列B的值来设置列C的值

# 使用apply和lambda表达式
df['C'] = df.apply(lambda row: some_value_based_on_A_and_B(row['A'], row['B']), axis=1)

# 使用np.where函数
df['C'] = np.where(condition_based_on_A_and_B, value_if_condition_true, value_if_condition_false)

在这个示例中，`some_value_based_on_A_and_B`函数是一个根据列A和列B的值计算得出列C值的函数。`condition_based_on_A_and_B`是一个布尔表达式，用于决定`np.where`函数中哪个值应该被赋给列C。`value_if_condition_true`和`value_if_condition_false`分别是在条件为真或假时赋予列C的值。