pandas 列的平均值 - Python

对于数据分析和数据科学任务，pandas 库是 Python 生态系统中非常有用的工具之一。pandas 提供了一组强大的数据结构，使得数据的探索、筛选、加工和可视化都变得更加容易。其中，pandas 的 DataFrame 类使数据的操作变得更加容易，特别是当你需要用表格形式来处理数据时。

在数据分析和数据科学任务中，计算单个或多个 pandas DataFrame 列的平均值是非常常见的任务之一。这可以通过使用 pandas 中的 mean() 函数轻松完成。下面是一些示例代码，演示如何使用 pandas 计算 DataFrame 中单个列的平均值并将其输出到控制台。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'Name': ['Jerry', 'Kramer', 'Elaine', 'George', 'Newman'], 'Age': [32, 40, 28, 33, 38], 'Height': [168, 180, 173, 181, 175], 'Weight': [71, 85, 58, 90, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算 Age 列的平均值
age_mean = df['Age'].mean()

# 输出 Age 列的平均值
print("The mean age is:", age_mean)

markdown:

以上代码创建了一个示例 DataFrame，并使用 mean() 函数计算了 Age 列的平均值，然后将其输出到控制台。

如果你想计算 DataFrame 中的多个列的平均值，可以使用 mean() 函数，将它应用到整个 DataFrame，如下所示：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'Name': ['Jerry', 'Kramer', 'Elaine', 'George', 'Newman'], 'Age': [32, 40, 28, 33, 38], 'Height': [168, 180, 173, 181, 175], 'Weight': [71, 85, 58, 90, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算 DataFrame 每个列的平均值
means = df.mean()

# 输出每个列的平均值
print("The means of each column are:")
print(means)

markdown:

以上代码创建了一个示例 DataFrame，并使用 mean() 函数计算了 DataFrame 每个列的平均值，然后将每个平均值输出到控制台。

在处理数据时，了解和使用 pandas 的能力是非常重要的。使用 pandas 中的 mean() 函数可以很容易地计算单个或多个 DataFrame 列的平均值，这是数据分析和数据科学任务中的常见操作。