Pandas入门求助：按名称分组计算测量值平均值

1. 先导入pandas库 #

如果还没安装pandas，先通过pip install pandas安装，然后导入：

import pandas as pd

2. 核心代码实现 #

假设你的DataFrame变量名为df，直接用下面的代码就能完成分组求均值并调整列名：

# 按Name分组，计算Measurement value的平均值，重置索引后重命名列
result_df = df.groupby('Name')['Measurement value'].mean().reset_index()
result_df.rename(columns={'Measurement value': 'AVG Measurement value'}, inplace=True)

代码细节解释 #

• df.groupby('Name')：把DataFrame按照Name列的不同值分成多个小组
• ['Measurement value'].mean()：针对每个小组，只计算Measurement value列的平均值
• .reset_index()：把原本作为索引的Name转回普通列，保证结果是标准的两列结构
• .rename(...)：将默认的结果列名改成你需要的AVG Measurement value，inplace=True表示直接在原DataFrame上修改

示例演示 #

比如你有这样的原始数据：

# 模拟你的DataFrame
data = {
    'Name': ['张三', '李四', '张三', '李四', '王五'],
    'Measurement value': [80, 90, 85, 95, 75]
}
df = pd.DataFrame(data)

运行代码后，result_df的结果会是：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JibMich