Python は、主にデータ中心の素晴らしいエコシステムのおかげで、データ分析を行うのに最適な言語です。 パイソン パッケージ。 パンダ はそれらのパッケージの 1 つであり、データのインポートと分析がはるかに簡単になります。

パンダのデータフレームmean()

パンダ データフレーム.mean() この関数は、要求された軸の値の平均を返します。このメソッドが pandas シリーズ オブジェクトに適用される場合、メソッドは、すべての観測値の平均値であるスカラー値を返します。 パンダのデータフレーム 。メソッドが Pandas Dataframe オブジェクトに適用される場合、メソッドは パンダシリーズ 指定された軸上の値の平均を含むオブジェクト。

構文： DataFrame.mean(axis=0、skipna=True、level=None、numeric_only=False、**kwargs)

パラメーター ：

• 軸: {インデックス (0)、列 (1)}
• 注文 ： 結果を計算するときに NA/NULL 値を除外します。
• レベル ： 軸が MultiIndex (階層型) の場合は、特定のレベルに沿ってカウントし、シリーズに折りたたみます。
• 数値のみ: float、int、boolean 列のみを含めます。 None の場合は、すべてを使用しようとし、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 ： 平均 : シリーズまたはデータフレーム (レベルが指定されている場合)

タプルJava

Pandas DataFrame.mean() の例

例 1:

インデックス軸上のすべての観測値の平均を見つけるには、mean() 関数を使用します。

# 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>

Dataframe.mean() 関数を使用して、インデックス軸の平均を見つけてみましょう。

# Even if we do not specify axis = 0, # the method will return the mean over # the index axis by default df.mean(axis = 0)>

出力：

例 2:

None 値を持つデータフレームに対してmean()関数を使用します。また、列軸の平均を求めます。

# 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)>

出力：