Python pyspark Series.mean用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.pandas.Series.mean 的用法。

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

返回值的平均值。

參數：

axis：{索引 (0), 列 (1)}: 要應用的函數的軸。
numeric_only：布爾值，默認無: 僅包括 float、int、boolean 列。不支持 False。這個參數主要是為了pandas的兼容性。

mean：Series 的標量和 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'])

在數據幀上：

>>> 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

在一個係列上：

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.pandas.Series.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：