pandas mean() 平均值

看过来

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pandas 的 mean() 方法用于计算沿指定轴的平均值。这个方法可以应用于 Series 和 DataFrame 对象，并且会忽略缺失值（NaN）。让我们从基础讲起。

适用数据类型

Series: 计算单个数组的平均值。
DataFrame: 计算每一列或每一行的平均值。

语法

DataFrame.mean(
    axis=0, 
    skipna=True, 
    numeric_only=None, 
    **kwargs
)

参数详解

axis: {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, 默认值 0
- 计算方向：0 或 'index' 表示沿着列（即每列的平均值），1 或 'columns' 表示沿着行（即每行的平均值）。
- 对于 DataFrame，指定 axis=None 将在两个轴上应用聚合
skipna: bool, 默认值 True
- 是否排除缺失值（NaN）。如果设置为 False 并且有缺失值，结果将为 NaN。
numeric_only: bool, 默认值 None
- 如果为 True，则只计算数值类型的数据。对于非数值类型的列，将被忽略。如果为 False，将尝试计算所有类型的数据（可能会抛出异常）。
****kwargs**: 其他传递给底层方法的关键字参数。

返回值

返回一个 Series 或者 DataFrame 对象，具体取决于输入的数据结构以及计算的方向。

使用场景

基本平均值计算: 计算各列或各行的平均值，常用于数据分析中。
处理缺失值: 自动忽略数据中的缺失值，保证结果的准确性。
分组计算: 在多级索引的数据中，根据不同的级别计算平均值。

案例

s = pd.Series([1, 2, 3])
s.mean()
# 2.0

DataFrame:

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [2, 3]}, index=['tiger', 'zebra'])
df
'''
       a   b
tiger  1   2
zebra  2   3
'''

df.mean()
'''
a   1.5
b   2.5
dtype: float64
'''

用 axis=1

df.mean(axis=1)
'''
tiger   1.5
zebra   2.5
dtype: float64
'''

在这种情况下，应将numeric_only设置为True以避免出错。

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': ['T', 'Z']},
                  index=['tiger', 'zebra'])
df.mean(numeric_only=True)
'''
a   1.5
dtype: float64
'''

示例

基本使用

让我们先构造一个简单的 DataFrame 并计算列的平均值。

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [4, 5, 6, None],
    'C': [7, 8, None, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出示例数据
print("示例数据:")
print(df)

# 计算各列的平均值
mean_values = df.mean(axis=0)

# 输出结果
print("\n各列的平均值:")
print(mean_values)

输出:

示例数据:
     A    B     C
0  1.0  4.0   7.0
1  2.0  5.0   8.0
2  3.0  6.0   NaN
3  4.0  NaN  10.0

各列的平均值:
A    2.5
B    5.0
C    8.333333
dtype: float64

忽略缺失值和按行计算

可以设置 skipna=False 来不忽略缺失值，或者使用 axis=1 按行计算平均值。

# 计算各行的平均值
mean_values_rows = df.mean(axis=1)

# 不忽略缺失值计算列平均值
mean_values_no_skipna = df.mean(axis=0, skipna=False)

# 输出结果
print("\n各行的平均值:")
print(mean_values_rows)

print("\n不忽略缺失值的各列平均值:")
print(mean_values_no_skipna)

输出:

各行的平均值:
0    4.0
1    5.0
2    4.5
3    7.0
dtype: float64

不忽略缺失值的各列平均值:
A    2.5
B    5.0
C    NaN
dtype: float64

结论

mean() 方法非常实用，尤其是在数据分析和处理过程中，可以轻松计算各列或各行的平均值，并且灵活处理缺失值。通过设置不同的参数，可以根据具体需求获取所需的结果。

参考

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.mean.html

< sum() 求和 pandas 数学统计 median() 中位数 >

更新时间：2024-08-08 16:33:04 标签：pandas python mean 平均值