pandas计算某一列平均值

可以使用 pandas 库中的 `mean()` 方法来计算某一列的平均值。例如，假设有一个 DataFrame 对象 `df`，其中有一个名为 `col` 的列，可以使用以下代码计算该列的平均值：

mean_val = df['col'].mean()

其中 `mean_val` 变量将包含 `col` 列的平均值。

相关问题

pandas计算某多列平均值

可以使用 pandas 库中的 `mean()` 方法来计算多列的平均值。例如，假设有一个 DataFrame 对象 `df`，其中有两个名为 `col1` 和 `col2` 的列，可以使用以下代码计算这两列的平均值：

mean_val = df[['col1', 'col2']].mean()

其中 `mean_val` 变量将包含 `col1` 和 `col2` 两列的平均值。注意，使用双重方括号 `[[ ]]` 来选择多列，而不是单个方括号 `[ ]`。

pandas分组求同一列平均值，和

在Pandas库中，如果你想要对数据集按某一列进行分组并计算另一列的平均值，你可以使用`groupby()`函数结合`mean()`函数。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df，其中包含 'column_to_group_by' 和 'column_to_average' 两列
df_example = {
    'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}

df = pd.DataFrame(df_example)

# 按 'category' 列分组，并计算 'value' 列的平均值
average_values = df.groupby('category')['value'].mean()

print(average_values)

在这个例子中，`groupby('category')`将数据分为'A', 'B', 'C'三组，然后`['value'].mean()`会计算每组内'value'列的平均值。