Рубрики
Без рубрики

Python – Pandas DataFrame – значит ()

Автор оригинала: Python Examples.

Python Pandas – Среднее значение dataframe

Чтобы рассчитать среднее значение Pandas DataFrame, вы можете использовать метод pandas.dataframe.mean (). Использование среднего () метода, вы можете рассчитать среднее по оси, или полное dataframe.

Пример 1: Среднее вдоль столбцов DataFrame

В этом примере мы рассчитаем среднее значение вдоль столбцов. Мы узнаем средние оценки, полученные студентами, субъект мудрым.

Python Program

import pandas as pd

mydictionary = {'names': ['Somu', 'Kiku', 'Amol', 'Lini'],
	'physics': [68, 74, 77, 78],
	'chemistry': [84, 56, 73, 69],
	'algebra': [78, 88, 82, 87]}

# create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('DataFrame\n----------')
print(df_marks)

# calculate mean
mean = df_marks.mean()
print('\nMean\n------')
print(mean)

Выход

DataFrame
----------
  names  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87

Mean
------
physics      74.25
chemistry    70.50
algebra      83.75
dtype: float64

Средняя () функция возвращает серию Panda. Это поведение по умолчанию средней функции (). Следовательно, для этого конкретного случая вам не нужно передавать никаких аргументов средней () функции. Или, если вы хотите явно упомянуть в среднем () функции, рассчитать вдоль столбцов, пройти Ось = 0 как показано ниже.

df_marks.mean(axis=0)

Пример 2: Среднее значение dataframe

В этом примере мы создадим DataFrame с номерами, присутствующими во всех столбцах, и рассчитать среднее значение полного DataFrame.

Из предыдущего примера мы видели эту среднюю () функцию по умолчанию, возвращает среднее значение, рассчитанное среди столбцов и возврата серии Panda. Применить среднее значение () на возвращенные ряды и среднее значение для полного DataFrame возвращается.

Python Program

import pandas as pd

mydictionary = {'names': ['Somu', 'Kiku', 'Amol', 'Lini'],
	'physics': [68, 74, 77, 78],
	'chemistry': [84, 56, 73, 69],
	'algebra': [78, 88, 82, 87]}

# create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('DataFrame\n----------')
print(df_marks)

# calculate mean of the whole DataFrame
mean = df_marks.mean().mean()
print('\nMean\n------')
print(mean)

Выход

DataFrame
----------
  names  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87

Mean
------
76.16666666666667

Пример 3: Среднее значение dataframe вдоль рядов

В этом примере мы рассчитаем среднее значение всех столбцов вдоль рядов или ось = 1 Отказ В этом конкретном примере среднее значение вдоль рядов дает среднее или процент отметки, полученных каждым студентом.

Python Program

import pandas as pd

mydictionary = {'names': ['Somu', 'Kiku', 'Amol', 'Lini'],
	'physics': [68, 74, 77, 78],
	'chemistry': [84, 56, 73, 69],
	'algebra': [78, 88, 82, 87]}

# create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('DataFrame\n----------')
print(df_marks)

# calculate mean along rows
mean = df_marks.mean(axis=1)
print('\nMean\n------')
print(mean)

# display names and average marks
print('\nAverage marks or percentage for each student')
print(pd.concat([df_marks['names'], mean], axis=1))

Выход

DataFrame
----------
  names  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87

Mean
------
0    76.666667
1    72.666667
2    77.333333
3    78.000000
dtype: float64

Average marks or percentage for each student
  names          0
0  Somu  76.666667
1  Kiku  72.666667
2  Amol  77.333333
3  Lini  78.000000

Резюме

В этом уроке Pandas мы узнали, как рассчитать среднее значение Valaframe, среднее значение DataFrame вдоль столбцов (ы) и среднего значения DataFrame вдоль рядов.