df.groupby().mean(‘col1’)

### 回答1：
这是一个 pandas 库中的 DataFrame 对象的方法，它根据指定的列（'col1'）对 DataFrame 进行分组，并计算每个组中该列的平均值。在这个方法中，groupby() 用于分组，而 mean() 用于计算平均值。需要注意的是，这里的 'col1' 必须是 DataFrame 中的一个有效的列名。

### 回答2：
`df.groupby().mean(‘col1’)`是将DataFrame按照某一列进行分组，并计算每个分组中该列的平均值。

首先，根据指定的分组依据对DataFrame进行分组。
然后，在每个组内，计算指定列的平均值。

举个例子，假设有一个DataFrame如下所示：

   col1  col2
0     A     1
1     A     2
2     B     3
3     B     4
4     B     5

我们运行`df.groupby('col1').mean('col2')`会得到以下结果：

      col2
col1      
A        1.5
B        4.0

解释如下：

- 首先，将DataFrame按照'col1'列进行分组，得到两个组，分别是'A'和'B'。
- 然后，计算每个组内'col2'列的平均值，得到'A'组的平均值为1.5，'B'组的平均值为4.0。
- 最后，将计算结果整理成一个新的DataFrame，索引为'A'和'B'，列名为'col2'，数值为对应分组的平均值。

这个函数的作用是找出分组后每个组内指定列的平均值，可以用于分析和汇总数据。

### 回答3：
`df.groupby().mean('col1')`表示对DataFrame对象df进行分组操作，然后计算col1列的平均值。

首先，通过`df.groupby()`将df按照一个或多个列进行分组，这样就可以得到一个GroupBy对象。接着，调用.mean('col1')方法，对每个分组内的col1列进行求平均值操作。

最终得到的结果是一个新的DataFrame对象，该对象的列名称和原始DataFrame的列名称相同，但其值是每个分组内col1列的平均值。

在实际应用中，这种操作常用于统计分析。通过按照某一或多个列进行分组，可以获取不同组别的数据的平均值等统计指标，从而进行比较、归纳和分析。这种方式能够更好地揭示数据背后的规律和趋势。

需要注意的是，对于分组操作，需要保证分组列的数据类型是合适的，比如数值型数据可以进行平均值计算，而字符串或日期数据则无法进行求平均值操作。另外，自定义的函数也可以用于.mean()中，实现更复杂的聚合操作。