python根据某一列求其他列的平均值

很高兴回答你的问题。在Python中，你可以使用pandas库来实现这个功能。你可以使用groupby函数根据某一列对数据进行分组，然后使用mean函数来计算其他列的平均值。下面是一些代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照某一列进行分组，并计算其他列的平均值
result = data.groupby('group_column').mean()

# 打印结果
print(result)

在这个示例中，我们假设你的数据存储在名为data.csv的CSV文件中，其中包含一个名为group_column的列，你想根据这个列来计算其他列的平均值。你可以将这个列的名称替换为你实际使用的列名。

相关问题

python根据某一列求其余列的平均值

可以使用 Pandas 库中的 groupby() 方法对该列进行分组，然后调用 mean() 方法求平均值。

例如，假设我们有一个 DataFrame，其中包含如下数据：

| 名称 | 年龄 | 分数 |
|-------|------|------|
| 小红 | 20 | 90 |
| 小明 | 18 | 85 |
| 小张 | 19 | 92 |
| 小王 | 20 | 95 |
| 小李 | 19 | 88 |

现在，我们要根据年龄这一列求分数的平均值，可以使用如下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

result = df.groupby('年龄').mean()

print(result)

输出结果为：

| 年龄 | 分数 |
|------|--------|
| 18 | 85.0 |
| 19 | 90.0 |
| 20 | 92.5 |

希望可以帮到你。

python根据某一列求其他列的平均值并覆盖保存

可以使用 pandas 库中的 dataframe 进行操作。假设要根据某一列 col1 求 col2 的平均值：

import pandas as pd

# 读入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按 col1 分组，求 col2 的平均值
mean_values = df.groupby('col1')['col2'].mean()

# 将平均值更新到原 dataframe
df['col2'] = df['col1'].map(mean_values)

# 保存更新后的 dataframe
df.to_csv('data.csv', index=False)

以上代码会将更新后的 dataframe 保存在 'data.csv' 文件中，覆盖原有的数据。