10. 在使用 Pandas 進行資料分析時，下列哪一個操作能夠對資 料進行分組後計算每組的平均值？
(A) df.groupby('column').mean()
(B) df.agg('mean')
(C) df.mean('column')
(D) df.groupby('column').sum()

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統計： A(18), B(2), C(1), D(2), E(0) #3323440

詳解 (共 1 筆)

#6329499

在 Pandas 進行資料分析時，groupby() 是用來根據某一欄位分組的函式，而 mean() 則是計算每組的平均值。

選項分析

(A) df.groupby('column').mean() ✅ (正確)

  • groupby('column') 會根據 "column" 的不同值進行分組。
  • mean() 會對每個分組計算平均值。
  • 範例：
    python
    ㅤㅤ

    import pandas as pd

    data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'Value': [10, 20, 30, 40, 50]}

    df = pd.DataFrame(data)

    result = df.groupby('Category').mean() print(result)

    ㅤㅤ
    輸出：
    ㅤㅤ
    Value Category A 15.0 B 35.0 C 50.0
    → 對 "Category" 分組後，每組計算 Value 欄位的平均值。
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