pandas判断每行该列数值是否大于该列的平均值

可以使用pandas中的apply函数结合lambda表达式实现判断每行该列数值是否大于该列的平均值，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [2, 3, 4, 5, 6],
        'C': [3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的平均值
mean_vals = df.mean()

# 判断每行该列数值是否大于该列的平均值
result = df.apply(lambda x: x > mean_vals[x.name], axis=1)

print(result)

输出结果：

       A      B      C
0  False  False  False
1  False  False  False
2  False  False  False
3   True   True   True
4   True   True   True

其中，`result`是一个DataFrame对象，每行代表原始数据中的一行，每列代表原始数据中的一列，若该行该列的数值大于该列的平均值，则对应位置为True，否则为False。

相关问题

pandas怎么求符合要求的平均值

Pandas库提供了一个方便的函数`mean()`来计算数据框或系列中元素的平均值。如果你想要获取满足特定条件的数据的平均值，你可以结合使用条件筛选（如`loc[]`、`query()`或布尔索引来选择需要计算的那一部分数据。

例如，假设你有一个名为`df`的数据框，你想计算列`column_name`中值大于某个阈值的所有元素的平均值，你可以这样做：

average_value = df[df['column_name'] > threshold]['column_name'].mean()

这里，`threshold`是你设置的具体数值门槛，`df['column_name'] > threshold`是一个布尔 Series，用于过滤出符合条件的行，然后对剩下的行的`column_name`列取平均值。

python中读取excel，遍历excel写一个循环，循环条件为”当excel第1列不为字符‘T’时“，循环操作为”读取第2列中所有数值大于300时，第三列的数据并求平均值

以下是一个实现该循环的python代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 定义变量
total = 0
count = 0

# 遍历Excel文件
for index, row in df.iterrows():
    if row[0] != 'T':
        # 判断第2列中所有数值大于300的数据
        if row[1] > 300:
            # 累加第3列的数据
            total += row[2]
            count += 1

# 计算平均值
if count > 0:
    average = total / count
    print("平均值为：", average)
else:
    print("没有符合条件的数据")

其中，首先使用pandas库的`read_excel()`方法读取Excel文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中。然后使用`iterrows()`方法遍历DataFrame对象的每一行数据，判断第1列是否为字符'T'，如果不是，则判断第2列中所有数值是否大于300，如果是，则累加第3列的数据并统计个数。最后计算平均值并输出结果。如果没有符合条件的数据，则输出提示信息。