Python 如何使用groupby方法计算数据帧的平均值

我想在一个数据框中对我的变量进行平均，在这个数据框中，我已经按列“a”对元素进行了分组。问题是，当我打印结果时，输出只是第一个变量列的平均值，为什么这样做

代码

产出

                 age
country             
 ?         38.725557
 Cambodia  37.789474
 Canada    42.545455
 China     42.533333
 Columbia  39.711864

一些关于pandas.DataFrame.groupby（）的直观信息 试着这样做：给出一个简洁的代码和答案

用法：

df.groupby（'column_to_group'）.agg（{'col_to_mean'：'mean'，'col_to_sum'：'sum}）

对于基于多个列的Groupby，将单个“column_to_group”转换为要分组的不同列的列表

示例

df.groupby（['group\u col\u 1'，'group\u col\u 2']）.agg（{'col\u to\u mean'：'mean'，'col\u to\u sum'：'sum'）

确保不要使用相同的列进行分组和聚合 干杯

PS：对于选择性数据类型groupby use，df.select_dtypes（），其参数将根据您的要求：“include”或“exclude”

示例：

df.选择数据类型（包括=['int64']）groupby（['group\u col\u 1'，'group\u col\u 2']）.agg（{'col\u to\u mean'：'mean'，'col\u to\u sum'：'sum'）

一些关于pandas.DataFrame.groupby的直观信息 试着这样做：给出一个简洁的代码和答案

用法：

df.groupby（'column_to_group'）.agg（{'col_to_mean'：'mean'，'col_to_sum'：'sum}）

对于基于多个列的Groupby，将单个“column_to_group”转换为要分组的不同列的列表

示例

df.groupby（['group\u col\u 1'，'group\u col\u 2']）.agg（{'col\u to\u mean'：'mean'，'col\u to\u sum'：'sum'）

确保不要使用相同的列进行分组和聚合 干杯

PS：对于选择性数据类型groupby use，df.select_dtypes（），其参数将根据您的要求：“include”或“exclude”

示例：

---

df.选择数据类型（包括=['int64']）groupby（['group\u col\u 1'，'group\u col\u 2']）.agg（{'col\u to\u mean'：'mean'，'col\u to\u sum'：'sum'）

您能否提供一些重现您的问题的示例数据（请参阅）

mean

仅聚合数值，因此，如果输出中只显示一个数值列……您能否提供一些重现问题的示例数据（请参阅）

mean

仅聚合数值，因此如果输出中只显示一个数值列…谢谢，我发现一些值不是整数，因此我已转换了这些值，现在程序正确运行。谢谢，我发现一些值不是整数，我已经转换了这些值，现在程序运行正常了。

                 age
country             
 ?         38.725557
 Cambodia  37.789474
 Canada    42.545455
 China     42.533333
 Columbia  39.711864