Python | Pandas data frame . mean()
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-dataframe-mean/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 **dataframe.mean()**函数返回所请求轴的平均值。如果该方法应用于 pandas 系列对象，则该方法返回一个标量值，该值是数据帧中所有观察值的平均值。如果该方法应用于 pandas dataframe 对象，则该方法返回一个 pandas series 对象，该对象包含指定轴上值的平均值。
语法: DataFrame.mean(轴=无，skipna =无，级别=无，numeric _ only =无，**kwargs)
参数: 轴: skipna : 计算结果时排除 NA/null 值
级别:如果轴是一个多索引(分层)，沿特定级别计数，折叠成一个系列
numeric_only : 仅包括浮点、整型和布尔型列。如果没有，将尝试使用所有内容，然后只使用数字数据。不适用于系列。
返回:表示:序列或数据帧(如果指定了级别)
示例#1: 使用mean()函数查找索引轴上所有观测值的平均值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, 44, 1],
"B":[5, 2, 54, 3, 2],
"C":[20, 16, 7, 3, 8],
"D":[14, 3, 17, 2, 6]})
# Print the dataframe
df
让我们使用dataframe.mean()函数找到指数轴上的平均值。
# Even if we do not specify axis = 0,
# the method will return the mean over
# the index axis by default
df.mean(axis = 0)
输出:
示例 2: 对具有Na值的数据框使用mean()功能。还要找到柱轴上的平均值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],
"B":[7, 2, 54, 3, None],
"C":[20, 16, 11, 3, 8],.
"D":[14, 3, None, 2, 6]})
# skip the Na values while finding the mean
df.mean(axis = 1, skipna = True)
输出:
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