Python 熊猫获得平均值并删除重复项

我有以下数据帧：

import pandas as pd
df = pd.read_csv(...)

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有人能告诉我如何做到这一点：

A  B
x  3
y  5
z  2

1.删除C列
2.根据A列计算平均值
3.基于列A删除重复行

这是我第一次使用python，很抱歉垃圾邮件-我尝试使用其他答案，但没有任何效果

df = pd.DataFrame({"ali":["x","x","x","y","y","z",'z'],"mali":[1,10,2,4,6,6,7]})

#output
    ali mali
0   x   1
1   x   10
2   x   2
3   y   4
4   y   6
5   z   6
6   z   7


df.groupby("ali")["mali"].mean()

ali
x    4.333333
y    5.000000
z    6.500000
Name: mali, dtype: float64

对于您的代码，这将是

df.groupby("A")["B"].mean()

尝试：

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你试过什么？你可以在谷歌上输入“熊猫专栏”或“熊猫群和平均值”等快速搜索词，你会发现很多资源，包括官方文档。我试过：

https://stackoverflow.com/questions/39919570/pandas-calculating-the-mean-values-of-duplicate-entries-in-a-dataframe

这意味着您尝试使用的列不是int或float。要解决它，

df[“column”]=df[“column”]。\u numeric（）

然后应用我发送给uIt的聚合是有意义的，但我不能将该方法

用于\u numeric（）

<代码>！df1.groupby（'code'）[“range”]。to_numeric（）.mean（）***AttributeError:'SeriesGroupBy'对象没有属性'to_numeric'重新阅读我告诉你的操作。。。我说在你重新分组之前先把这个列变成数字，好吧，我终于做到了。对不起，伙计，因为这件丑陋的事情，我太累了。对我来说太多python了：D谢谢你的时间！建议将“范围”重命名为其他名称。。。为python保留

df.groupby("A")["B"].mean()

import requests
url = 'https://gist.githubusercontent.com/AlbertKozera/6396b4333d1a9222193e11401069ed9a/raw/ab8733a2135bcf61999bbcac4f92e0de5fd56794/Pojazdy%2520elektryczne%2520w%2520USA.csv'
r = requests.get(url)

from io import StringIO
with StringIO(r.text) as sio:
    df = pd.read_csv(sio)


print(df.head(3))

x =df.drop(['state', 'brand', 'model', 'year of production', 'type'], axis=1)
df2 = df.groupby('code').range.mean()

print("\n GROUPBY State x Range (mean)")
print(df2.head())