我无法得到熊猫列的平均值或平均值。A有一个数据框架。下面我尝试的两种方法都没有给出列权值的平均值
>>> allDF
ID birthyear weight
0 619040 1962 0.1231231
1 600161 1963 0.981742
2 25602033 1963 1.3123124
3 624870 1987 0.94212
下面返回多个值，而不是一个:
allDF[['weight']].mean(axis=1)
这个也一样:
allDF.groupby('weight').mean()
当前回答
你可以使用下面两种说法中的任何一种:
numpy.mean(df['col_name'])
# or
df['col_name'].mean()
其他回答
你可以使用agg (aggregate)方法:
df.agg('mean')
可以应用多个统计数据:
df.agg(['mean', 'max', 'min'])
你可以使用
df.describe()
您将获得数据框架的基本统计数据，并获得您可以使用的特定列的平均值
df["columnname"].mean()
你可以使用下面两种说法中的任何一种:
numpy.mean(df['col_name'])
# or
df['col_name'].mean()
此外，如果你想在找到平均值后得到整数。
#Create a DataFrame
df1 = {
'Subject':['semester1','semester2','semester3','semester4','semester1',
'semester2','semester3'],
'Score':[62.73,47.76,55.61,74.67,31.55,77.31,85.47]}
df1 = pd.DataFrame(df1,columns=['Subject','Score'])
rounded_mean = round(df1['Score'].mean()) # specified nothing as decimal place
print(rounded_mean) # 62
rounded_mean_decimal_0 = round(df1['Score'].mean(), 0) # specified decimal place as 0
print(rounded_mean_decimal_0) # 62.0
rounded_mean_decimal_1 = round(df1['Score'].mean(), 1) # specified decimal place as 1
print(rounded_mean_decimal_1) # 62.2
df中每列的平均值:
A B C
0 5 3 8
1 5 3 9
2 8 4 9
df.mean()
A 6.000000
B 3.333333
C 8.666667
dtype: float64
如果你想求所有列的平均值
df.stack().mean()
6.0
