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
尝试df.mean(axis=0)， axis=0参数计算数据帧的列平均值，因此结果将是axis=1是行平均值，因此您将获得多个值。
其他回答
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()
你可以简单地选择: df.describe () 这将为你提供所有你需要的相关细节，但要找到特定列的最小值，最大值或平均值(在你的情况下说“权重”)，使用:
df['weights'].mean(): For average value
df['weights'].max(): For maximum value
df['weights'].min(): For minimum value
尝试df.mean(axis=0)， axis=0参数计算数据帧的列平均值，因此结果将是axis=1是行平均值，因此您将获得多个值。
请尝试尝试print (df.describe())。我希望这将是非常有用的，以获得您的数据框架的整体描述。
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
