如何获取 Pandas DataFrame 的列的平均值

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如何获取 Pandas DataFrame 的列的平均值

2024-05-21 04:49:41| 来源: 网络整理| 查看: 265

df.mean() 方法来计算 Pandas DataFrame 列的平均值 df.describe() 方法

当我们处理大型数据集时，有时我们必须取列的平均值或均值。例如，你有一个学生的成绩列表，并且想知道平均成绩或其他一些列。下面列出了完成此任务的不同方法。

df.mean() df.describe()

在以下各节中，我们将使用相同的 DataFrame，如下所示：

import pandas as pd data = { "name": ["Oliver", "Harry", "George", "Noah"], "percentage": [90, 99, 50, 65], "grade": [88, 76, 95, 79], } df = pd.DataFrame(data)

下面是示例 DataFrame。

name percentage grade 0 Oliver 90 88 1 Harry 99 76 2 George 50 95 3 Noah 65 79 df.mean() 方法来计算 Pandas DataFrame 列的平均值

我们来看一下数据集中存在的成绩等级列。

import pandas as pd data = { "name": ["Oliver", "Harry", "George", "Noah"], "percentage": [90, 99, 50, 65], "grade": [88, 76, 95, 79], } df = pd.DataFrame(data) mean_df = df["grade"].mean() print(mean_df)

输出：

84.5

让我们再举一个例子，在整个 DataFrame 上应用 df.mean() 函数。

import pandas as pd data = { "name": ["Oliver", "Harry", "George", "Noah"], "percentage": [90, 99, 50, 65], "grade": [88, 76, 95, 79], } df = pd.DataFrame(data) mean_df = df.mean() print(mean_df)

在上面的示例中，我们没有在 mean() 方法中指定列名。mean() 方法会自动确定哪些列适合应用 mean 功能。

输出：

percentage 76.0 grade 84.5 dtype: float64 df.describe() 方法

此方法创建数据集完整统计信息的输出。让我们看看如何使用它。

import pandas as pd data = { "name": ["Oliver", "Harry", "George", "Noah"], "percentage": [90, 99, 50, 65], "grade": [88, 76, 95, 79], } df = pd.DataFrame(data) print(df.describe())

输出：

percentage grade count 4.000000 4.000000 mean 76.000000 84.500000 std 22.524061 8.660254 min 50.000000 76.000000 25% 61.250000 78.250000 50% 77.500000 83.500000 75% 92.250000 89.750000 max 99.000000 95.000000

df.describle() 方法的结果是一个 DataFrame，因此，你可以通过引用列名和行名来获得 percentage 和 grade 的平均值。

df.describe()["grade"]["mean"] df.describe()["percentage"]["mean"]

df.describe() 也可以用于特定的列。让我们将此函数应用于等级列。

import pandas as pd data = { "name": ["Oliver", "Harry", "George", "Noah"], "percentage": [90, 99, 50, 65], "grade": [88, 76, 95, 79], } df = pd.DataFrame(data) print(df["grade"].describe())

输出：

count 4.000000 mean 84.500000 std 8.660254 min 76.000000 25% 78.250000 50% 83.500000 75% 89.750000 max 95.000000 Name: grade, dtype: float64

指定列时结果为 Series。我们可以直接参考 mean 来获得平均值。

df["grade"].describe()["mean"]

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