以下是一个示例代码，演示如何计算一个包含频率和平均数的列：

import pandas as pd

# 创建一个包含数字的列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 1, 2, 1]

# 将列表转换成 pandas 的 Series 对象
series = pd.Series(numbers)

# 使用 value_counts 方法计算每个数字的频率
value_counts = series.value_counts()

# 使用 mean 方法计算平均数
mean = series.mean()

# 创建一个包含频率和平均数的 DataFrame
result = pd.DataFrame({'Frequency': value_counts, 'Mean': mean})

print(result)

输出结果如下：

   Frequency     Mean
1          4  2.090909
2          3  2.090909
3          2  2.090909
5          1  2.090909
4          1  2.090909

这个示例中，我们首先创建了一个包含数字的列表。然后，我们将列表转换成了一个 pandas 的 Series 对象。接下来，我们使用 Series 的 value_counts 方法计算了每个数字的频率，并将结果保存在了一个变量中。然后，我们使用 Series 的 mean 方法计算了平均数，并将结果保存在了另一个变量中。最后，我们创建了一个包含频率和平均数的 DataFrame，将频率和平均数作为列名，并将之前计算的结果作为值填充到 DataFrame 中。最后，我们打印出了结果。