Python pyspark DataFrame.mean用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.DataFrame.mean 的用法。

用法: DataFrame.mean(axis: Union[int, str, None] = None, numeric_only: bool = None) → Union[int, float, bool, str, bytes, decimal.Decimal, datetime.date, datetime.datetime, None, Series]

返回值的平均值。

参数：

axis：{索引 (0), 列 (1)}: 要应用的函数的轴。
numeric_only：布尔值，默认无: 仅包括 float、int、boolean 列。不支持 False。这个参数主要是为了pandas的兼容性。

mean：Series 的标量和 DataFrame 的 Series。

例子：

>>> df = ps.DataFrame({'a': [1, 2, 3, np.nan], 'b': [0.1, 0.2, 0.3, np.nan]},
...                   columns=['a', 'b'])

在数据帧上：

>>> df.mean()
a    2.0
b    0.2
dtype: float64

>>> df.mean(axis=1)
0    0.55
1    1.10
2    1.65
3     NaN
dtype: float64

在一个系列上：

>>> df['a'].mean()
2.0

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.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。

用法:

参数：

返回：

例子：