Python '；K-平均值'；聚类分析

我想得到价值观​​例如，使用k-均值方法计算的每组簇的平均值、最小值、最大标准偏差。下面的代码正确吗

    import pandas as pd
    from sklearn.cluster import KMeans

    dataset = pd.read_csv("C:/Users/../cardio_train_py.csv", sep=';')    
    clusterDB_1 = dataset[['Age','BMI','cardio']].copy()
    kmeans = KMeans(n_clusters=8).fit(clusterDB_1)
    
    X=[0,1,2,3,4,5,6,7]
    print('Age mean() for each cluster')
    for x in X:
        check = clusterDB_1[kmeans.labels_ == x]
        print(check['Age'].mean())
    print('BMI mean() for each cluster')
    for x in X:
        check = clusterDB_1[kmeans.labels_ == x]
        print(check['BMI'].mean())
    print('cardio == 0 count() for each cluster')
    
    for x in X:
        check = clusterDB_1[kmeans.labels_ == x]
        print(len(check[check['cardio'] == 1]))

我这样问是因为得到的值​​（例如，年龄、BMI和心脏计数的平均值==0）与统计中获得的值不同（照片显示了该计划的结果） 下面是BMI（Python计算）的结果

这是我的数据库=>

---

感谢所有帮助和提示：）

以下内容将在一行中完成您想要的操作：

clusterDB_1.groupby(kmeans.labels_).mean()

---

python有没有办法知道cardio是一个分类变量？没有。您必须将它从列的范围中排除。有没有任何库可以处理这个问题？

clusterDB_1.groupby(kmeans.labels_).mean()