pandas求一列加权均值

可以使用 pandas 库中的 `weighted` 方法来求一列的加权均值。具体实现代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'values': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'weights': [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]})

# 计算加权均值
weighted_mean = df['values'].dot(df['weights']) / df['weights'].sum()

print('加权均值为：', weighted_mean)

输出结果为：

加权均值为： 3.0

相关问题

pandas求某一列的均值

要求某一列的均值，可以使用pandas库中的mean()函数。假设你的数据框名为df，某一列名为column_name，你可以使用以下代码来计算均值：

mean_value = df[column_name].mean()

这将返回该列的均值。你可以将column_name替换为你要计算均值的实际列名称。

pandas库求每列均值

要使用pandas库来求每列的均值，你需要按照以下步骤进行操作。首先，打开第三步得到的Excel文件，使用其中的某列数据进行分组，并以柱状图展示。其次，使用某列数据进行分组，并将分组结果按照升序排列后以柱状图展示。最后，使用pandas库的mean()函数来计算每列的均值。你可以使用如下代码来实现这个功能：

import pandas as pd
data = pd.read_excel(r'D:\yzypython\pythonProject1\数据\supermarket.xlsx',index_col='客户ID' )
# 分组并展示柱状图
# 某列数据的分组展示代码

# 计算每列的均值
mean = data.mean()
# 输出每列的均值
print('每列的均值为:')
print(mean)

请注意，这里的data是通过读取Excel文件得到的数据，根据你的需求可能需要调整读取文件的路径和相关参数。通过mean()函数可以方便地计算每列的均值，最后使用print()函数将结果输出。