可以使用Python中的pandas库来完成此问题。下面是代码示例：

import pandas as pd

def calc_mean(df, group_col, calc_col):
    """
    计算指定列在分组后的均值，其中分组列由group_col指定，计算均值列由calc_col指定
    """
    return df.groupby(group_col)[calc_col].mean()

# Example usage:
df = pd.DataFrame({
    'fruit': ['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'kiwi'],
    'price': [1.50, 1.75, 0.75, 0.80, 2.50],
})

print(calc_mean(df, 'fruit', 'price'))

在此示例中，calc_mean函数将DataFrame和两个参数作为输入：group_col和calc_col。函数将DataFrame根据group_col参数进行分组，并计算calc_col列的均值。我们还使用了pandas提供的mean函数来计算均值。最后，返回结果以便使用者操作。

在上面的示例中，函数将DataFrame按每种水果进行分组，然后计算价格的平均值。函数返回每个水果的平均价格。

此示例提供了一个泛化的解决方案，可以在更广泛的数据集上使用。如果需要执行其他计算，可以在函数中添加其他操作。