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DataFrame.mean函数

mean()函数用于返回所请求轴的值的平均值。如果无涯教程将此方法应用于 Series对象，则它会返回标量值，它是dataframe中所有观测值的平均值。

如果将此方法应用于DataFrame对象，则它将返回Series对象，该对象包含指定轴上的值的平均值。

语法

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

参数

axis - {index(0)，columns(1)}。这是指要应用的函数的轴。
skipna - 计算结果时，它将排除所有空值。
level - 如果轴是MultiIndex(分层)，则它将与特定级别一起计数并折叠为Series，
numeric_only - 仅包含int，float和boolean列。如果为None，它将尝试使用所有内容，然后仅使用数字数据。

返回值

如果指定了级别，则返回Series或DataFrame的平均值。

复制代码

# importing pandas as pd 
import pandas as pd  
# 创建数据框
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]})   
# 打印数据框
info
# 如果未指定axis = 0，则默认方法返回平均值索引轴
info.mean(axis = 0)

输出

A     7.0
B    13.2
C     8.6
D    15.4
dtype: float64

例子2

复制代码

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
# 创建数据框
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]})   
# 在寻找均值时，它会跳过空值
info.mean(axis = 1, skipna = True)

输出

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

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