Pandas/Python如何为指定变量值创建平均值？

我是新使用Pandas/python的人，我想知道，当我有一个数据集时，我如何从一个变量volume为另一个变量price的每个值创建一个平均值，如果变量hour在一些特定值之间，比如说1到10。为了更好地了解我所掌握的知识，请参见以下内容：

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我想得到的是以下绿色价格和数量栏；快速提示：如果您发布问题，请提供关于如何创建数据框（而不是发布屏幕截图）的开始代码，因为这使帮助您的人更容易

步骤1：使用掩码筛选数据帧

步骤2：使用掩码创建新的数据帧

步骤3：使用groupby对象

将熊猫作为pd导入
#示例数据帧
df=pd.DataFrame({
“小时”：[1,1,1,4,4,4,16,16,16]，
‘价格’：[-3000，-262，150，-3000，-262，150，-3000，-262，150]，
“卷”：[8133282871928920242194282832218147172341233]，
})
打印（'原始数据帧：'）
打印（df，“\n”）
#首先创建一个筛选所需数据的掩码
掩码小时数=df['hour']，介于（1,10）之间
#其次，使用掩码创建一个新的数据帧
df_filtered=df.loc[屏蔽时间]
打印（'已筛选的数据帧：'）
打印（df_过滤，“\n”）
#第三，在价格上使用groupby对象来计算平均数量
df_groupby_mean=df_filtered.groupby（'Price'）['Volume'].mean（）
打印（'Groupby对象：'）
打印（df_按平均值分组）