如何用Python按年份分组求Extent列均值并生成新DataFrame？

你可以通过Pandas的groupby方法快速实现按年份分组计算均值的需求，具体步骤如下：

1. 基础实现代码 #

假设你已经将数据读取到DataFrame df 中：

import pandas as pd

# 读取数据（替换为你的数据路径）
df = pd.read_csv("data.csv")

# 按年份分组计算extent列的平均值，转换为DataFrame并重命名列
yearly_avg_extent = df.groupby('year')['extent'].mean().reset_index()
yearly_avg_extent = yearly_avg_extent.rename(columns={
    'year': 'Year',
    'extent': 'Average Extent'
})

2. 格式优化（可选） #

如果需要和示例一样保留三位小数，可以添加以下代码：

yearly_avg_extent['Average Extent'] = yearly_avg_extent['Average Extent'].round(3)

3. 关键步骤说明 #

• groupby('year')['extent'].mean()：按year列分组，对每组的extent列计算算术平均值，返回以年份为索引的Series。
• reset_index()：将年份索引转换为普通列，得到包含两列的标准DataFrame。
• rename(columns=...)：将列名修改为你需要的Year和Average Extent。

4. 数据类型校验（避免报错） #

如果extent列不是数值类型，会导致均值计算失败，可以先转换类型：

df['extent'] = pd.to_numeric(df['extent'], errors='coerce')

运行后yearly_avg_extent就是你需要的结果，包含1978到2022年的年份对应平均extent值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sk97