Pandas中如何按指定列特定范围筛选后计算其他列均值

完全可以先对单列做筛选，再基于筛选后的子集计算其他列的均值，这是pandas数据处理的常规操作。
你原有代码的逻辑是按popularity列的每一个唯一值拆分全量数据做均值计算，所以会返回0-97所有取值对应的分组结果，和你只需要popularity > 95范围数据的需求不匹配，根据实际诉求选对应写法即可：

• 不需要分组，要所有popularity>95样本的其他列整体均值：

# 先做行筛选，再计算各数值列均值
means = df[df['popularity'] > 95].mean(numeric_only=True)

• 需要在popularity>95的范围内，按popularity的具体取值（即96、97两个值）分组计算各组均值：

# 先筛出符合阈值的子集，再执行分组计算
means = df[df['popularity'] > 95].groupby('popularity').mean(numeric_only=True)

补充说明：先筛选再计算的逻辑，不会对0-95区间的无效数据做额外计算，比先全量分组再过滤结果的运行效率更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者heisenberg