Python je odličen jezik za analizo podatkov, predvsem zaradi fantastičnega ekosistema, osredotočenega na podatke. Python paketi. Pande je eden od teh paketov in omogoča veliko lažje uvažanje in analiziranje podatkov.
Pandas DataFrame mean()
Pande dataframe.mean() funkcija vrne povprečje vrednosti za zahtevano os. Če se metoda uporabi za objekt serije pand, potem metoda vrne skalarno vrednost, ki je srednja vrednost vseh opazovanj v Pandas Dataframe . Če je metoda uporabljena na objektu Pandas Dataframe, potem metoda vrne a Serija Pande predmet, ki vsebuje povprečje vrednosti na določeni osi.
Sintaksa: DataFrame.mean(axis=0, skipna=True, level=None, numeric_only=False, **kwargs)
Parametri:
- os: {indeks (0), stolpci (1)}
- naročilo: Pri izračunu rezultata izključi NA/null vrednosti
- raven: Če je os MultiIndex (hierarhična), štetje vzdolž določene ravni, strnjeno v niz
- samo_številsko: Vključi samo stolpce float, int, boolean. Če None, bo poskusil uporabiti vse, nato pa uporabiti samo številske podatke. Ni uvedeno za serije.
Vrnitve: pomeni: Serija ali DataFrame (če je navedena raven)
ujemi in preizkusi javo
Pandas DataFrame.mean() Primeri
Primer 1:
Uporabite funkcijo mean(), da poiščete povprečje vseh opazovanj na indeksni osi.
Python # 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> 
Uporabimo funkcijo Dataframe.mean(), da poiščemo povprečje nad indeksno osjo.
Python
# Even if we do not specify axis = 0, # the method will return the mean over # the index axis by default df.mean(axis = 0)>
Izhod:
Primer 2:
Uporabite funkcijo mean() na Dataframeu, ki ima vrednosti None. Poiščite tudi srednjo vrednost nad osjo stolpca.
Python # 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)> Izhod:
