python dataframe对象求某一列均值

可以使用pandas库中的mean()函数来计算DataFrame对象中某一列的均值。例如，假设有一个名为df的DataFrame对象，其中包含一个名为'col1'的列，可以使用以下代码来计算'col1'列的均值：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算'col1'列的均值
mean_col1 = df['col1'].mean()

print(mean_col1)

输出结果为：

3.0

这表示'col1'列的均值为3.0。

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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。

python dataframe对象求均值

可以使用pandas库中的mean()函数来求DataFrame对象的均值。

示例代码：

import pandas as pd

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

# 求均值
mean = df.mean()

print(mean)

输出结果：

A    2.0
B    5.0
C    8.0
dtype: float64

该结果为一个Series对象，其中每个元素代表每列的均值。如果要求每行的均值，可以使用mean(axis=1)。