dataframe 行均值为0
时间: 2023-05-29 18:03:36 浏览: 86
可以使用 pandas 库中的 `mean()` 函数来计算每行的均值,然后使用 `apply()` 函数将其应用于每一行,并将其减去,使每行的均值为0。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [-1, 0, 1], 'C': [4, 5, 6]})
# 计算每行的均值
row_means = df.mean(axis=1)
# 将每行的均值减去,使每行的均值为0
df = df.sub(row_means, axis=0)
print(df)
```
输出结果:
```
A B C
0 -1.0 -1.0 2.0
1 -1.0 0.0 1.0
2 -1.0 1.0 0.0
```
可以看到,每行的均值都为0。
相关问题
dataframe 求均值
要计算DataFrame中每列的均值,你可以使用`mean()`函数。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算每列的均值
mean_values = df.mean()
print(mean_values)
```
这将输出每列的均值。你可以根据你的实际数据进行修改和使用。
dataframe求均值
要求dataframe求均值,可以使用pandas库中的mean()函数。mean()函数可以用于计算每一列或每一行的均值。例如,若要计算某一列的均值,可以使用以下代码:
mean_value = df[column_name].mean()
其中,column_name为你想要计算均值的列名。
如果想计算每一列的均值,可以使用以下代码:
mean_values = df.mean()
这将返回一个Series对象,其中每个索引对应着每一列的均值。
如果想计算每一行的均值,则需要指定axis参数为1,如以下代码所示:
mean_values = df.mean(axis=1)
这将返回一个Series对象,其中每个索引对应着每一行的均值。
通过mean()函数,你可以方便地计算dataframe的均值。
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