pandas 按行求均值
时间: 2023-10-11 16:08:37 浏览: 46
你可以使用pandas库的`mean`方法按行求均值。请确保你已经导入了pandas库并且有一个DataFrame对象来操作。下面是一个示例代码:
```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)
# 按行求均值
row_mean = df.mean(axis=1)
print(row_mean)
```
这将输出每一行的均值。你可以根据自己的数据进行相应的调整和操作。
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pandas按行求均值
要按行求均值,可以使用`np.mean`函数并指定`axis=1`参数。根据引用[3]中的代码,我们可以将其应用于数组`qq`:
```python
np.mean(qq, axis=1)
```
这将返回一个包含每行均值的一维数组。请注意,由于存在缺失值(`nan`),因此在计算均值时将自动忽略这些缺失值。
pandas 按行求均值、方差
在pandas中,可以使用`mean()`函数来按行求均值,使用`var()`函数来按行求方差。
要按行求均值,可以使用`mean(axis=1)`函数。其中,`axis=1`表示按行进行计算。例如,对于一个DataFrame对象df,可以使用以下代码来求每一行的均值:
```python
row_mean = df.mean(axis=1)
```
同样地,要按行求方差,可以使用`var(axis=1)`函数。例如,对于一个DataFrame对象df,可以使用以下代码来求每一行的方差:
```python
row_var = df.var(axis=1)
```
需要注意的是,以上函数默认会忽略缺失值(NaN)。如果想要包含缺失值进行计算,可以使用`skipna=False`参数。例如:
```python
row_mean = df.mean(axis=1, skipna=False)
row_var = df.var(axis=1, skipna=False)
```