Python中使用groupby求均值
在数据处理和分析中，经常需要对数据进行分组并计算每个分组的平均值。Python中的pandas库提供了一个非常方便的方法——groupby函数，可以实现这一功能。在本文中，我们将介绍如何使用groupby函数来对数据进行分组并计算每个分组的平均值。
什么是groupby函数
在pandas库中，groupby函数是一个用于分组数据的函数。通过指定一个或多个列名称，groupby函数可以将数据按照这些列的值进行分组。一旦数据被分组，我们就可以对每个分组进行各种操作，比如计算平均值、求和等。
如何使用groupby函数求均值
假设我们有一个包含学生姓名、科目和分数的数据集。我们想要按照科目对数据进行分组，并计算每个科目的平均分数。下面是一个示例数据集：
| 学生姓名 | 科目 | 分数 |
|---|---|---|
| 张三 | 数学 | 85 |
| 李四 | 数学 | 90 |
| 王五 | 英语 | 75 |
| 赵六 | 英语 | 80 |
| 孙七 | 数学 | 88 |
| 周八 | 英语 | 85 |
首先，我们需要导入pandas库并读取数据集：
import pandas as pd
data = {
'学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '孙七', '周八'],
'科目': ['数学', '数学', '英语', '英语', '数学', '英语'],
'分数': [85, 90, 75, 80, 88, 85]
}
df = pd.DataFrame(data)
然后，我们可以使用groupby函数对数据进行分组，并计算每个科目的平均分数：
avg_score = df.groupby('科目')['分数'].mean()
print(avg_score)
运行以上代码，我们将得到以下输出：
科目
数学 87.666667
英语 80.000000
Name: 分数, dtype: float64
结论
在本文中，我们介绍了如何使用Python中的pandas库中的groupby函数对数据进行分组并求平均值。通过这种方式，我们可以轻松地对数据进行分组分析，了解数据的分布情况，并进行进一步的数据处理和分析。
通过本文的介绍，相信读者对groupby函数的使用有了一定的了解，并可以在实际的数据处理和分析工作中灵活运用这一功能。希望本文对读者有所帮助，谢谢！
gantt
title 示例数据集分组和求均值
section 导入数据
读取数据集 :done, a1, 2022-01-01, 3d
数据预处理 :done, a2, after a1, 2d
section 数据分组
按科目分组 :done, a3, after a2, 2d
section 计算平均值
计算每个科目的平均分数 :active, a4, after a3, 2d
