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 
df

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：

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.mean()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。