grouped = data.groupby('category').agg({'value': ['count', 'mean']})没有value列怎么办

如果没有`value`列，你需要替换成你实际的数据列名。假设你的数据列名为`data_column`，那么代码应该改为：

grouped = data.groupby('category').agg({'data_column': ['count', 'mean']})

这样就可以统计每个类别的数据条数和平均值了。

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grouped = data.groupby('category').agg({'value': ['count', 'mean']})

这行代码是对 `data` DataFrame 按照 `category` 列进行分组，然后对每个组中的 `value` 列进行聚合，计算每个组中 `value` 列的总数和平均值。具体来说，`agg` 方法中的字典参数 {'value': ['count', 'mean']} 表示对 `value` 列分别计算总数和平均值。最终返回一个新的 DataFrame，其中每一行代表一个 `category` 组，包括该组中 `value` 列的总数和平均值两个统计量。