如何为每行计算列均值，并分口味计算Sales与Age列的均值？

1. 计算每行指定列的均值 #

如果需要为每行计算多个数值列的均值（比如Sales与Age列的行内均值），用pandas可以快速实现：

• 导入库并构造示例数据（替换为你的实际数据即可）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Flavor': ['Vanilla', 'Chocolate', 'Vanilla', 'Chocolate'],
    'Sales': [100, 150, 120, 130],
    'Age': [25, 30, 28, 32]
})

• 新增列存储行均值，指定目标列：

# 计算每行Sales和Age的均值
df['Row_Average'] = df[['Sales', 'Age']].mean(axis=1)

如果要计算每行所有数值列的均值，简化为：

df['Row_Average'] = df.select_dtypes(include='number').mean(axis=1)

2. 按口味分组计算Sales与Age的均值 #

针对Vanilla和Chocolate分组计算对应列的均值，使用groupby方法：

# 按Flavor分组，计算Sales和Age的均值
group_stats = df.groupby('Flavor')[['Sales', 'Age']].mean().reset_index()

执行后group_stats会返回每种口味对应的Sales均值和Age均值，示例结果格式如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Heidi