Pandas 数据帧mean()
方法
原文:https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-mean-method
在本教程中,我们将学习 PandasDataFrame.mean()
的方法。该方法可用于获得请求轴上数值的平均值。它返回序列,如果指定了级别,它将返回数据帧。
下图显示了DataFrame.mean()
方法的语法。
句法
DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
因素
轴:表示索引或列轴,索引为“0”,列为“1”。当axis=0
方法应用于index
轴时,以及当axis=1
方法应用于column
轴时。
skipna: bool(真或假)。默认值为“无”。如果该参数为True
,则在计算结果时,排除所有 NA/null 值。
级别:代表 int 或级别名称,默认值为 None。如果轴是一个多索引(分层),则与特定级别一起计数,折叠成一个系列。
仅限数值:布尔(真或假),默认值为无。如果此参数为True
,则仅包括浮点、整数、布尔列。
**kwargs :要传递给方法的附加关键字参数。
示例:查找数据帧的平均值
让我们创建一个数据帧,通过在DataFrame.mean()
方法中指定参数axis=0
获得index
轴上的平均值。见下面的例子。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[0,52,78],"B":[77,45,96],"C":[16,23,135],"D":[17, 22, 56]})
print("------The DataFrame is------")
print(df)
print("---------------------------")
print(df.mean(axis=0))
-数据帧为- A B C D 0 77 16 17 1 52 45 23 22 2 78 96 135 56 - A 43.333333 B 72.666667 C 58.000000 D 31.66667 dtype:float 64
示例:找到数据帧的平均值
让我们创建一个数据帧,通过在DataFrame.mean()
方法中指定一个参数axis=1
来获得列轴上的平均值。见下面的例子。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[0,52,78],"B":[77,45,96],"C":[16,23,135],"D":[17, 22, 56]})
print("------The DataFrame is------")
print(df)
print("---------------------------")
print(df.mean(axis=1))
-数据帧为- A B C D 0 0 77 16 17 1 52 45 23 22 2 78 96 135 56 - 0 77 1 52 2 135 数据类型:int64
例子:Pandas 的DataFrame.mean()
方法
让我们创建一个具有空值的数据帧,并通过在DataFrame.mean()
方法中传递参数skipna=False
来获得除空值之外的index
轴上的平均值值。在计算结果时,它包括所有的 NA/null 值。见下面的例子。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[0,None,78],"B":[77,45,None],"C":[16,23,None],"D":[17, 22, 56]})
print("------The DataFrame is------")
print(df)
print("---------------------------")
print(df.mean(axis=0,skipna=False))
-数据帧为- A B C D 0 0.0 77.0 16.0 17 1 NaN 45.0 23.0 22 2 78.0 NaN 56 - A NaN B NaN C NaN D 31.66667 数据类型:float64
示例:使用排除空值的DataFrame.mean()
方法,找到数据帧的平均值
通过在DataFrame.mean()
方法中传递参数skipna=True
,创建一个具有空值的数据帧,并获得除空值之外的index
轴上的平均值值。在计算结果时,它会排除所有 NA/null 值。见下面的例子。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[0,None,78],"B":[77,45,None],"C":[16,23,None],"D":[17, 22, 56]})
print("------The DataFrame is------")
print(df)
print("---------------------------")
print(df.mean(axis=0,skipna=True))
-数据帧为- A B C D 0 0.0 77.0 16.0 17 1 NaN 45.0 23.0 22 2 78.0 NaN 56 - A 39.0000000 B 61.000000 C 19.500000 D 31.666667 数据类型:
结论
在本教程中,我们学习了 PandasDataFrame.mean()
方法。我们学习了语法、参数,并通过在数据帧上应用这种方法,我们解决了示例并理解了 DataFrame.mean()
方法。