Python 3.x 如何选择多行并根据行名称取平均值

从这个数据框中，我喜欢选择具有相同浓度和几乎相同名称的行。例如，前三行具有相同的浓度和名称，但名称Dig_I、Dig_II、Dig_III的末尾除外。这三行具有相同的浓度。我喜欢以某种方式选择这三行，然后取每列的平均值。之后，我想创建一个新的数据帧

以下是整个数据框：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://gist.github.com/akash062/75dea3e23a002c98c77a0b7ad3fbd25b.js")

注意：这将仅查找具有dtype float或int的列的平均值。。。这将删除img_name列，并将取所有列的平均值。。。 这可能会更快

df = pd.read_csv("https://gist.github.com/akash062/75dea3e23a002c98c77a0b7ad3fbd25b.js").groupby('concentration').mean()

如果您想保留img_名称

df = pd.read_csv("https://gist.github.com/akash062/75dea3e23a002c98c77a0b7ad3fbd25b.js")
new = df.groupby('concentration').mean()
pd.merge(df, new, left_on = 'concentration', right_on = 'concentration', how = 'inner')

---

这有帮助吗？

df.groupby（'concentration'）…

？谢谢你的回答。你的回答几乎解决了我的问题。但是有一个问题，如果您使用以下代码：df[df['concentration']==0]，您将选择所有浓度为0的行。但我不能把这6行都算在内，总共有6行。我想表示那些几乎同名的行，比如：DS_P_Dig_。基于集中度对它们进行分组后，如何选择具有相同名称的行并取平均值？您是否希望取每个“Dig_1”、“Dig_2”和“Dig_3”的平均值？您的输出将有三行…感谢@Gess123的回答。不是真的。我想取几乎同名的行的平均值。例如：0-I DS_P_Dig_I ROI_1，0-II DS_P_Dig_II ROI_1，0-III DS_P_Dig_III ROI_1，这三个名称几乎相同，这意味着来自此图像的数据相同。所以我想取这三排的平均值。如果您使用这个命令df[df['concentration']==100]，您会发现有一些图像名称几乎相同。

df = pd.read_csv("https://gist.github.com/akash062/75dea3e23a002c98c77a0b7ad3fbd25b.js")
new = df.groupby('concentration').mean()
pd.merge(df, new, left_on = 'concentration', right_on = 'concentration', how = 'inner')