写一段python代码，对于DF，对K列groupby，对A列求和生成字段a1，对B列计数生成字段b1，并生成字段C=A1/B1

以下是对于DF，对K列groupby，对A列求和生成字段a1，对B列计数生成字段b1，并生成字段C=A1/B1的Python代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'K': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对于K列groupby，对A列求和生成字段a1，对B列计数生成字段b1
df_grouped = df.groupby('K').agg({'A': 'sum', 'B': 'count'}).reset_index()
df_grouped = df_grouped.rename(columns={'A': 'a1', 'B': 'b1'})

# 生成字段C=A1/B1
df_grouped['C'] = df_grouped['a1'] / df_grouped['b1']

print(df_grouped)

输出结果为：

   K  a1  b1   C
0  A   3   2 1.5
1  B  12   3 4.0

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假设数据框名为df，代码如下：

# 对A列求和生成字段a1
a1 = df['A'].sum()

# 对B列计数生成字段b1
b1 = df['B'].count()

# 生成字段C=A1/B1
C = a1 / b1

# 输出结果
print("a1: ", a1)
print("b1: ", b1)
print("C: ", C)

需要注意的是，如果B列中存在缺失值，那么计数的结果也会包含缺失值。如果需要排除缺失值，可以使用`df['B'].dropna().count()`来计算。另外，生成的结果可以根据实际情况进行保留小数位数的处理。