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means() 関数は、要求された軸の値の平均を返すために使用されます。この方法をあるものに適用すると、 シリーズオブジェクト 、その後、それはを返します スカラー値 、これはデータフレーム内のすべての観測値の平均値です。

このメソッドを DataFrame オブジェクトに適用すると、指定された軸の値の平均を含む Series オブジェクトが返されます。

SQLでさまざまなテーブルから列を選択する方法

構文

 DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 

パラメーター

軸：{インデックス (0)、列 (1)}。
適用する関数の軸を指します。注文：結果を計算するときにすべての null 値が除外されます。レベル：軸が MultiIndex (階層型) の場合は、特定のレベルとともにカウントされ、Series に折りたたまれます。数値のみ:これには、int、float、boolean 列のみが含まれます。 None の場合は、すべてを使用しようとし、その後は数値データのみを使用します。シリーズには実装されていません。

戻り値

レベルが指定されている場合は、シリーズまたはデータフレームの平均を返します。

例

 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe info = pd.DataFrame({'A':[8, 2, 7, 12, 6], 'B':[26, 19, 7, 5, 9], 'C':[10, 11, 15, 4, 3], 'D':[16, 24, 14, 22, 1]}) # Print the dataframe info # If axis = 0 is not specified, then # by default method return the mean over # the index axis info.mean(axis = 0) 

出力

カイリー・ジェンナー兄弟

 A 7.0 B 13.2 C 8.6 D 15.4 dtype: float64 

例2

 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe info = pd.DataFrame({'A':[5, 2, 6, 4, None], 'B':[12, 19, None, 8, 21], 'C':[15, 26, 11, None, 3], 'D':[14, 17, 29, 16, 23]}) # while finding mean, it skip null values info.mean(axis = 1, skipna = True) 

出力

 0 11.500000 1 16.000000 2 15.333333 3 9.333333 4 15.666667 dtype: float64