python中mean的用法_Python Pandas dataframe.mean()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas dataframe.mean()函数返回所请求轴的平均值。如果将方法应用于 Pandas 系列对象，则该方法将返回标量值，该标量值是 DataFrame 中所有观测值的平均值。如果将方法应用于pandas DataFrame 对象，则该方法将返回pandas系列对象，该对象包含指定轴上的值的平均值。

用法： DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

参数：

axis:{索引(0)，列(1)}

skipna:计算结果时排除NA /空值

level:如果轴是MultiIndex(分层)，则沿特定级别计数，折叠成一个系列

numeric_only：仅包括浮点型，整数型和布尔型列。如果为None，将尝试使用所有内容，然后仅使用数字数据。未针对系列实施。

返回值：意思是：Series或DataFrame(如果指定级别)

范例1：采用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

让我们使用dataframe.mean()函数查找索引轴上的均值。

# 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：

范例2：采用mean()在具有Na值。还要找到列轴的平均值。

# 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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