如何对拆分后的多个DataFrame批量执行温度均值计算与分组聚合？

核心问题分析 #

• 原循环遍历df_dict时，默认获取的是字典的键（region名称），而非对应区域的DataFrame，导致后续操作对象错误
• 循环内对df重新赋值不会同步更新df_dict中的数据，需要直接操作字典内的对象

修正后的代码 #

for region_name, df in df_dict.items():
    # 计算温度平均值avg
    df['avg'] = (df['tmax'] + df['tmin']) / 2
    # 按年份分组求avg的均值，将结果存回字典
    df_dict[region_name] = df.groupby(df['date'].dt.year)['avg'].mean().reset_index(name='yearly_avg')

补充说明 #

• 使用df_dict.items()同时获取区域名称和对应的DataFrame，确保操作对象正确
• 用reset_index()将分组后的索引（年份）转为普通列，方便后续使用；如果不需要保留年份列作为普通列，可以去掉该方法
• 最终df_dict中每个键对应的值是该区域按年份聚合后的温度均值结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者franz_list