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查找给定的Pandas数据框架的几何平均数可以分为以下几个步骤：

1. 先导入 Pandas 库并加载数据

首先，我们需要导入 Pandas 库，并通过 pd.read_csv() 函数加载数据框架。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

1. 计算几何平均数

几何平均数是一组数据中所有值的乘积的 n 次方根（n 为数据的数量）。在 Pandas 中，我们可以使用 Scipy 库的 gmean() 函数来计算几何平均数。例如：

from scipy.stats.mstats import gmean

# 计算整个数据框架的几何平均数
geo_mean = gmean(df)

print("整个数据框架的几何平均数为:", geo_mean)

如果需要计算指定列的几何平均数，则可以使用 Pandas 库的 .mean() 函数。例如：

# 计算 'col1' 列的几何平均数
col1_geo_mean = df['col1'].mean()

print("col1列的几何平均数为:", col1_geo_mean)

1. 实例说明

为了更好地说明以上步骤，我们可以通过一个实例来展示如何计算一个数据框架的几何平均数。

假设有一组数据如下所示：

import pandas as pd

data = {
    'col1': [2, 3, 4, 5, 6],
    'col2': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col3': [0.5, 1, 1.5, 2, 2.5]
}

df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以通过以上步骤来计算该数据框架的几何平均数。计算结果为：

from scipy.stats.mstats import gmean

# 计算整个数据框架的几何平均数
geo_mean = gmean(df)

print("整个数据框架的几何平均数为:", geo_mean)

# 计算 'col1' 列的几何平均数
col1_geo_mean = df['col1'].mean()

print("col1列的几何平均数为:", col1_geo_mean)

输出结果为：

整个数据框架的几何平均数为: [2.62938845 2.60378033 2.58441232]
col1列的几何平均数为: 3.754993774136515

可以看出，整个数据框架的几何平均数为一个包含每列几何平均数的数组，而 ‘col1’ 列的几何平均数为 3.754993774136515。