Python pandas.core.resample.Resampler.mean用法及代碼示例

用法:
Resampler.mean(_method='mean', *args, **kwargs)

計算組的平均值，不包括缺失值。

參數：

numeric_only：布爾值，默認為真

僅包括 float、int、boolean 列。如果沒有，將嘗試使用所有內容，然後僅使用數字數據。

engine：str，默認無

'cython' ：通過 cython 的 C-extensions 運行操作。
'numba' ：通過 numba 中的 JIT 編譯代碼運行操作。
None ：默認為 'cython' 或全局設置 compute.use_numba

engine_kwargs：字典，默認無

對於'cython' 引擎，沒有接受的engine_kwargs
對於 'numba' 引擎，引擎可以接受 nopython 、 nogil 和 parallel 字典鍵。這些值必須是 True 或 False 。 'numba' 引擎的默認 engine_kwargs 是 {{'nopython':True, 'nogil':False, 'parallel':False}}

pandas.Series 或 pandas.DataFrame

例子：

>>> df = pd.DataFrame({'A':[1, 1, 2, 1, 2],
...                    'B':[np.nan, 2, 3, 4, 5],
...                    'C':[1, 2, 1, 1, 2]}, columns=['A', 'B', 'C'])

Groupby 一列並返回每組中剩餘列的平均值。

>>> df.groupby('A').mean()
     B         C
A
1  3.0  1.333333
2  4.0  1.500000

Groupby 兩列並返回剩餘列的平均值。

>>> df.groupby(['A', 'B']).mean()
         C
A B
1 2.0  2.0
  4.0  1.0
2 3.0  1.0
  5.0  2.0

按一列分組並返回組中唯一特定列的平均值。

>>> df.groupby('A')['B'].mean()
A
1    3.0
2    4.0
Name:B, dtype:float64

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.core.resample.Resampler.mean。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：