3.对当前目录下的“mrbook.xlsx”文件进行如下操作： (1) 按“类别”分组，对销量求平均值。 (2) 按“大类”分组，统计各类图书的册数。 (3) 按“类别”分组，对“定价”使用agg函数进行聚合。

### 回答1：
1. 对于当前目录下的“mrbook.xlsx”文件，要按“类别”分组，然后求销量的平均值。
2. 对于当前目录下的“mrbook.xlsx”文件，要按“大类”分组，然后统计各类图书的册数。
3. 对于当前目录下的“mrbook.xlsx”文件，要按“类别”分组，然后使用agg函数对“定价”进行聚合。

### 回答2：
对当前目录下的“mrbook.xlsx”文件进行如下操作：

(1) 按“类别”分组，对销量求平均值。

首先，我们需要使用pandas库读取“mrbook.xlsx”文件并将其转换为DataFrame格式的数据。然后，通过调用groupby函数，将数据按“类别”进行分组。接下来，调用mean函数计算每个类别的销量的平均值。

代码示例：

import pandas as pd

# 读取“mrbook.xlsx”文件并转换为DataFrame
df = pd.read_excel("mrbook.xlsx")

# 按“类别”分组，计算销量的平均值
result = df.groupby("类别")["销量"].mean()

(2) 按“大类”分组，统计各类图书的册数。

同样，我们需要使用pandas库读取“mrbook.xlsx”文件并将其转换为DataFrame格式的数据。然后，通过调用groupby函数，将数据按“大类”进行分组。接下来，调用count函数统计每个大类对应的图书册数。

代码示例：

import pandas as pd

# 读取“mrbook.xlsx”文件并转换为DataFrame
df = pd.read_excel("mrbook.xlsx")

# 按“大类”分组，统计各类图书的册数
result = df.groupby("大类")["图书名称"].count()

(3) 按“类别”分组，对“定价”使用agg函数进行聚合。

同样，我们需要使用pandas库读取“mrbook.xlsx”文件并将其转换为DataFrame格式的数据。然后，通过调用groupby函数，将数据按“类别”进行分组。接下来，调用agg函数，并将“定价”列作为参数指定，通过agg函数可以对“定价”列进行聚合操作，例如求和、平均值等。

代码示例：

import pandas as pd

# 读取“mrbook.xlsx”文件并转换为DataFrame
df = pd.read_excel("mrbook.xlsx")

# 按“类别”分组，对“定价”使用agg函数进行聚合
result = df.groupby("类别")["定价"].agg([sum, mean])

需要注意的是，在以上代码示例中，可能需要根据具体的“mrbook.xlsx”文件的结构和字段名称进行适当修改。

### 回答3：
(1) 针对当前目录下的“mrbook.xlsx”文件，首先需要将数据导入并辨识出“类别”和“销量”两列。然后，通过对“类别”进行分组，可以使用groupby函数，并计算出每个类别的销量平均值。

import pandas as pd

# 导入数据并辨识“类别”和“销量”两列
data = pd.read_excel('mrbook.xlsx')
category_sales = data[['类别', '销量']]

# 按“类别”分组，求销量的平均值
avg_sales = category_sales.groupby('类别').mean()

(2) 在当前目录下的“mrbook.xlsx”文件中，要统计各类图书的册数，首先需要将数据导入并辨识出“大类”和“册数”两列。然后，通过对“大类”进行分组，可以使用groupby函数，并计算出每个大类图书的册数。

import pandas as pd

# 导入数据并辨识“大类”和“册数”两列
data = pd.read_excel('mrbook.xlsx')
major_category_books = data[['大类', '册数']]

# 按“大类”分组，统计各类图书的册数
book_counts = major_category_books.groupby('大类').sum()

(3) 针对当前目录下的“mrbook.xlsx”文件，需要将数据导入并辨识出“类别”和“定价”两列。然后，通过对“类别”进行分组，可以使用groupby函数，并使用agg函数对“定价”进行聚合操作。

import pandas as pd

# 导入数据并辨识“类别”和“定价”两列
data = pd.read_excel('mrbook.xlsx')
category_price = data[['类别', '定价']]

# 按“类别”分组，对“定价”使用agg函数进行聚合
price_agg = category_price.groupby('类别').agg(['min', 'max', 'mean', 'sum'])

以上是对当前目录下的“mrbook.xlsx”文件进行如下操作的回答： (1) 按“类别”分组，对销量求平均值。 (2) 按“大类”分组，统计各类图书的册数。 (3) 按“类别”分组，对“定价”使用agg函数进行聚合。