Dataframe 对每一列求均值，然后加在最后一行

可以使用 pandas 库中的 mean() 方法对每一列求均值，然后使用 append() 方法将均值添加到最后一行。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 对每一列求均值
mean = df.mean()

# 将均值添加到最后一行
df = df.append(mean, ignore_index=True)

print(df)

输出结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
3  2  5  8

相关问题

现有20个DataFrame格式的数据，对每一个数据使用np.mean()函数求各列的均值，然后将结果储存在一个列表文件data中，现在想要将data中的20个数据重新拼，接为DataFrame格式的数据使得新的DataFrame格式数据中的每一行表示原来的一个DataFrame格式数据每列的均值，应该怎么做，给出python代码

可以使用Pandas中的concat函数来实现数据拼接，具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设有20个DataFrame格式的数据，存储在df_list中

# 创建一个空列表，用于存储每个DataFrame各列的均值
data = []

# 对每个DataFrame计算各列的均值，并添加到data列表中
for df in df_list:
    data.append(np.mean(df, axis=0))

# 将data转换为DataFrame格式，并进行拼接
new_df = pd.concat(data, axis=1)

其中，`np.mean(df, axis=0)`可以计算DataFrame中每列的均值，`pd.concat(data, axis=1)`可以将data中的数据按列方向拼接为一个新的DataFrame。

python dataframe对象求某一行均值

可以使用pandas库中的mean()函数求DataFrame对象的某一行的均值，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 求第一行的均值
mean = df.iloc[0].mean()
print(mean)

输出结果为：

2.6666666666666665

在上述代码中，首先创建了一个包含3行3列数据的DataFrame对象，然后使用iloc[]函数选取第一行数据，最后对这一行数据使用mean()函数求均值。