Часто вам может быть интересно вычислить среднее значение одного или нескольких столбцов в кадре данных pandas. К счастью, вы можете легко сделать это в pandas, используя функцию mean() .
В этом руководстве показано несколько примеров использования этой функции.
Пример 1. Найдите среднее значение одного столбца
Предположим, у нас есть следующие Pandas DataFrame:
import pandas as pd
import numpy as np
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
'rebounds': [np.nan, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})
#view DataFrame
df
player points assists rebounds
0 A 25 5 NaN
1 B 20 7 8.0
2 C 14 7 10.0
3 D 16 8 6.0
4 E 27 5 6.0
5 F 20 7 9.0
6 G 12 6 6.0
7 H 15 9 10.0
8 I 14 9 10.0
9 J 19 5 7.0
Мы можем найти среднее значение столбца под названием «точки», используя следующий синтаксис:
df['points'].mean()
18.2
Функция mean() также будет исключать NA по умолчанию. Например, если мы найдем среднее значение столбца «отскоки», первое значение «NaN» будет просто исключено из расчета:
df['rebounds'].mean()
8.0
Если вы попытаетесь найти среднее значение столбца, который не является числовым, вы получите сообщение об ошибке:
df['player'].mean()
TypeError: Could not convert ABCDEFGHIJ to numeric
Пример 2. Найдите среднее значение нескольких столбцов
Мы можем найти среднее значение нескольких столбцов, используя следующий синтаксис:
#find mean of points and rebounds columns
df[['rebounds', 'points']].mean()
rebounds 8.0
points 18.2
dtype: float64
Пример 3. Найдите среднее значение всех столбцов
Мы можем также найти среднее значение всех числовых столбцов, используя следующий синтаксис:
#find mean of all numeric columns in DataFrame
df.mean ()
points 18.2
assists 6.8
rebounds 8.0
dtype: float64
Обратите внимание, что функция mean() просто пропустит столбцы, которые не являются числовыми.
Дополнительные ресурсы
Как рассчитать медиану в Pandas
Как рассчитать сумму столбцов в Pandas
Как найти максимальное значение столбцов в Pandas