pd.dataframe.groupby.mean()

pd.dataframe.groupby.mean()是Pandas库中的一个函数，用于对数据进行分组并计算每组的平均值。具体来说，它将数据按照指定的列进行分组，然后对每个分组计算该列的平均值，并返回一个新的数据框，其中包含每个分组的平均值。这个函数在数据分析和统计中非常常用，可以帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。

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pd.DataFrame.groupby

`pd.DataFrame.groupby` 是 Pandas 库中用于对 DataFrame 进行分组的函数。它基于一个或多个键（可以是列名、函数或数组）将 DataFrame 拆分成多个组，并将每个组应用函数（如 sum、mean、count 等）进行聚合。使用 `groupby` 函数可以方便地进行数据的分析和探索。

例如，下面的代码将根据 "region" 列对 DataFrame 进行分组，并计算每个组中 "sales" 列的总和：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'region': ['East', 'West', 'North', 'South', 'East', 'West', 'North', 'South'],
    'sales': [100, 200, 150, 50, 120, 180, 80, 70],
    'profit': [10, 20, 15, 5, 12, 18, 8, 7]
})

grouped = df.groupby('region')
total_sales = grouped['sales'].sum()

print(total_sales)

输出结果为：

region
East     220
North    230
South    120
West     380
Name: sales, dtype: int64

这里分别计算了每个地区的销售总额。

print(pd.DataFrame(df.groupby('分店')['销售额'].agg([np.min,np.max,np.mean])))

这段代码使用了`groupby()`函数将数据按照"分店"进行分组，然后使用`agg()`函数对每个分组计算"销售额"列的最小值、最大值和平均值。具体来说，`df.groupby('分店')['销售额']`表示按照"分店"列进行分组，并选择"销售额"列进行计算；`agg([np.min,np.max,np.mean])`表示对每个分组计算最小值、最大值和平均值。最终的结果是一个新的DataFrame对象，其中包含每个分店的最小销售额、最大销售额和平均销售额。