如何使用Pandas计算相同Prefix、FromMP行的TPCSpeed列平均值

你不需要自己写循环逐行处理，用Pandas自带的groupby+transform功能就能高效实现需求，核心逻辑是按指定字段分组后对TPCSpeed列求平均值，transform方法会自动把计算结果映射回原表的每一行，单元素分组的平均值就是原值，刚好匹配你的要求。

实现代码 #

import pandas as pd

# 读取原始数据
result = pd.read_csv("result.csv")

# 定义分组依据的四个字段
group_columns = ["Prefix", "Suffix", "FromMP", "ToMP"]
# 定义需要计算平均值的TPCSpeed列
tpc_columns = [f"TPCSpeed{i}" for i in range(1, 8)]

# 分组计算平均值，直接覆盖原TPCSpeed列的数值
result[tpc_columns] = result.groupby(group_columns)[tpc_columns].transform("mean")

# 如果你需要对相同分组的行去重只保留一行，可以加上下面这句
# result = result.drop_duplicates(subset=group_columns, keep="first")

补充说明 #

如果TPCSpeed列存在空值，默认mean会自动忽略空值计算平均值，如果你需要空值参与计算（即组内有空值时结果也为空），可以把计算逻辑改成：

result[tpc_columns] = result.groupby(group_columns)[tpc_columns].transform("mean", skipna=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Muscular_Neanderthal