如何基于Pandas中相同列值计算数值列的均值？

直接用Pandas的groupby()+mean()就能搞定，这是处理这类分组聚合最简洁的Pythonic方式：

import pandas as pd

data = {
  "Name": ["John", "John", "Robert", "Robert", "Cindy", "Cindy", "Sarah", "Sarah"],
  "Score": [84, 45, 67, 87, 88, 100, 76, 91]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按Name分组计算Score均值，重置索引恢复标准DataFrame结构
result_df = df.groupby('Name')['Score'].mean().reset_index()

print(result_df)

运行后输出结果：

Name  Score
0   Cindy   94.0
1    John   64.5
2  Robert   77.0
3   Sarah   83.5

关键步骤说明 #

• groupby('Name')：将DataFrame按Name列的唯一值自动分组，把相同Name的行归为一组
• ['Score'].mean()：针对每组的Score列计算平均值，自动忽略非数值列
• reset_index()：把分组后作为索引的Name转回普通列，得到结构规整的结果

如果需要同时计算多个聚合指标（比如均值+总和），可以用agg()方法扩展：

result_df = df.groupby('Name').agg(
    分数均值=('Score', 'mean'),
    分数总和=('Score', 'sum')
).reset_index()

这样输出会包含两个聚合列，更灵活适配复杂需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者E_Sarousi