假设我们有一个包含学生姓名、年龄和成绩的df，我们想要生成每个年龄组（例如 10-20岁，20-30岁）的平均分数。我们可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例df
df = pd.DataFrame({
    'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Emily','Frank','Grace','Helen'],
    'Age':[20,19,21,25,23,18,19,22],
    'Score':[80,85,88,78,92,90,95,87]
})

# 根据年龄将学生分组，计算每个组的平均分（去掉小数点后一位）
grouped = df.groupby(pd.cut(df['Age'], range(10, 31, 10)))['Score'].mean().apply(lambda x: round(x, 1))

# 将分组数据转化为一个新的DataFrame
result = pd.DataFrame({
    'Age group':['10-20','20-30'],
    'Score':grouped.values
})

在这个例子中，我们使用groupby方法将学生按年龄分组，并计算每个组的平均分数。我们然后使用apply方法将所有值四舍五入到一位小数，并将结果放入一个新的DataFrame中。

result的输出将是：

  Age group  Score
0     10-20   86.2
1     20-30   86.7

通过这种方式，我们可以使用pandas灵活计算并生成想要的DataFrame。