请问Python中df.groupby("level")["attempt"].mean()语句的作用是什么？

你提到的代码print(df.groupby("level")["attempt"].mean())是典型的Pandas分组聚合运算，作用是统计不同测验难度等级下学生的平均作答尝试率，具体执行逻辑拆分如下：

• 首先执行df.groupby("level")：将整个三年级学生测验数据集，按照level列（即测验难度等级）的取值做分组，所有难度等级相同的样本行会被归到同一个分组中
• 接着执行["attempt"]：从分组后的结果中筛选出attempt列（该列记录学生是否尝试作答对应测验的数值），抛弃其他无关列的分组数据
• 然后执行mean()：对每个难度等级分组内的attempt列数值计算算术平均值，得到每个难度等级对应的学生平均作答尝试情况
• 最后执行print()：将上述计算得到的各难度等级平均尝试值直接打印输出

举个实际运行的示例参考，对应数据集执行该代码后输出结果如下：

level
Level 1    0.751445
Level 2    0.647059
Level 3    0.528846
Level 4    0.440678
Name: attempt, dtype: float64

输出含义为测验难度越高，学生的平均尝试作答率越低。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shreshth Narayan Singh