如何根据Pandas中另一列的值计算每个年龄的均值

Question

我正在寻找一种方法来获得每个年龄段的平均婚姻状况：

例如，对于34岁的人来说，中间的军事地位是单身， 对于35岁的人来说也是单身，以此类推。你知道吗

我将数据帧分组

df_edad_estado_civil.groupby(['Estado_Civil', 'Edad'], as_index=False).mean() 

但会出现如下错误：

DataError: No numeric types to aggregate

基本上，这是我的数据帧的一部分：

    Edad    Estado_Civil
0   38  Soltero
1   26  Casado
2   26  Soltero
4   38  Soltero
5   24  Soltero
6   28  Soltero
7   30  Casado
8   32  Soltero
9   19  Soltero
10  28  Soltero
11  45  Casado
12  27  Soltero
13  41  Casado
14  45  Casado
15  38  Soltero

我需要得到每个年龄段的平均状态列表，如下所示：

years_old  status_mediam
  34         single
   .            .
  36          single
  37          married 
   38         married ....
   45         divorced and so on.

Answer 1

将Estado_Civil列转换为数字类型，其中0表示已婚，1表示单身，并沿此线进行转换`df.Estado\ U土木工程= df.Estado\ U土木工程.apply（λx:1*（x=='单个'））。然后执行groupby。你知道吗

在应用.mean()之前选择一个特定的列也很有用，例如df.groupby(['Estado_Civil', 'Edad'], as_index=False)['Estado_Civil'].mean()