假设我在Julia中有以下名为A的DataFrame：
│ Row │ x1 │ x2 │
├──────┼─────┼─────────┤
│ 1 │ 1.0 │ 5.78341 │
│ 2 │ 2.0 │ 5.05401 │
│ 3 │ 3.0 │ 4.79754 │
│ 4 │ 4.0 │ 4.4126 │
│ 5 │ 5.0 │ 4.29433 │
│ 6 │ 6.0 │ 4.14306 │
│ 7 │ 1.0 │ 5.94811 │
│ 8 │ 2.0 │ 5.0432 │
│ 9 │ 3.0 │ 4.78697 │
│ 10 │ 4.0 │ 4.40384 │
│ 11 │ 5.0 │ 4.29901 │
?
│ 3933 │ 2.0 │ 4.90528 │
│ 3934 │ 3.0 │ 4.57429 │
│ 3935 │ 4.0 │ 4.3988 │
│ 3936 │ 5.0 │ 4.19076 │
│ 3937 │ 6.0 │ 4.09517 │
│ 3938 │ 7.0 │ 3.96192 │
│ 3939 │ 1.0 │ 5.88878 │
│ 3940 │ 2.0 │ 5.87492 │
│ 3941 │ 3.0 │ 4.9453 │
│ 3942 │ 4.0 │ 4.39047 │
│ 3943 │ 5.0 │ 4.28096 │
│ 3944 │ 6.0 │ 4.13686 │
例如，仅当x1值的重复次数小于或等于500时，我才想通过x1值计算x2值的平均值。我尝试了以下代码，但是没有用：
aggregate(A,length(:x1).<=500,mean)
例如，如果仅值1,2和3满足条件，则结果应为：
│ Row │ x1 │ x2 │
├──────┼─────┼─────────┤
│ 1 │ 1.0 │ 5.85264 │
│ 2 │ 2.0 │ 5.15852 │
│ 3 │ 3.0 │ 4.92586 │
其中x2值是相应的平均值。
有什么建议吗？
答案 0 :(得分：1)
我将在这里使用DataFramesMeta.jl，因为它比仅使用DataFrames.jl的功能更干净（我提供了两种方法来获得所需的结果作为示例）：
sn -i xx.pfx VS_KEY_xxx