Python ir lieliska valoda datu analīzei, galvenokārt fantastiskās uz datiem orientētās ekosistēmas dēļ Python iepakojumiem. Pandas ir viena no šīm pakotnēm un padara datu importēšanu un analīzi daudz vienkāršāku.
Pandas DataFrame vidējais()
Pandas dataframe.mean() funkcija atgriež pieprasītās ass vērtību vidējo vērtību. Ja metode tiek izmantota pandas sērijas objektam, metode atgriež skalāru vērtību, kas ir visu novērojumu vidējā vērtība Pandas datu rāmis . Ja metode tiek lietota Pandas Dataframe objektam, metode atgriež a Pandas sērija objekts, kas satur vidējo vērtību virs norādītās ass.
Sintakse: DataFrame.mean(axis=0, skipna=true, level=nav, numeric_only=false, **kwargs)
Parametri:
- ass: {indekss (0), kolonnas (1)}
- pasūtīt: Aprēķinot rezultātu, izslēdziet NA/null vērtības
- līmenis: Ja ass ir vairāku indeksu (hierarhiska), skaitiet noteiktā līmenī, sabrūkot sērijā
- numeric_only: Iekļaut tikai float, int un Būla kolonnas. Ja Nav, mēģinās izmantot visu, tad izmantojiet tikai skaitliskos datus. Nav ieviests sērijām.
Atgriešanās: nozīmē: sērija vai DataFrame (ja norādīts līmenis)
Salman Khan vecums
Pandas DataFrame.mean() Piemēri
1. piemērs:
Izmantojiet funkciju mean(), lai atrastu visu novērojumu vidējo vērtību indeksa asī.
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> 
Izmantosim funkciju Dataframe.mean(), lai atrastu vidējo indeksa asij.
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)>
Izvade:
2. piemērs:
Izmantojiet funkciju mean() datu kadrā, kuram nav vērtības. Atrodiet arī vidējo vērtību virs kolonnas ass.
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)> Izvade:
