pandas对某些列求平均

您可以使用 Pandas 库中的 `mean()` 函数来对某些列求平均值。具体步骤如下：

1. 首先，您需要将数据集加载到 Pandas 的 DataFrame 对象中。

2. 然后，使用 `mean()` 函数来计算您所需的列的平均值。例如，如果您想计算列 A 和列 B 的平均值，您可以使用以下代码：

df[['A', 'B']].mean()

其中，`df` 是您的 DataFrame 对象，`[['A', 'B']]` 是一个包含列名的列表，表示您要对哪些列求平均值。

3. 最后，您可以将结果打印出来或者将其存储到一个变量中以供后续使用。

希望这可以帮助您！

相关问题

pandas groupby求平均值

在Pandas库中，`groupby()`函数是进行数据分组操作的核心功能，它允许你根据一个或多个列的值对数据集进行聚合，如计算平均值、总和、计数等。当你想要按某个或某些列的值对数据进行平均值计算时，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df，其中包含'column_to_group'和'value_column'两列

# 使用groupby()函数
grouped_df = df.groupby('column_to_group')['value_column'].mean()

# grouped_df就是根据'column_to_group'列的值分组后，'value_column'列的平均值的DataFrame

# 如果你想得到一个Series，而不是DataFrame，可以使用agg()方法：
grouped_series = df.groupby('column_to_group')['value_column'].agg('mean')

pandas新增计算列

在Pandas库中，新增计算列通常是通过数据处理函数或者使用Pandas提供的各种内置方法来实现的。以下是一些常见的操作：

1. **直接赋值**：你可以创建一个新的列，然后直接用表达式计算其值。例如：

   df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']

2. **链式操作**：利用Pandas的DataFrame的`.apply()`或`.transform()`方法，可以对每一行或每一列应用一个函数来生成新的列：

   def calculate_new(row):
       return row['column1'] * row['column2']
   df['new_column'] = df.apply(calculate_new, axis=1)

3. **条件运算**：`np.where()`函数可以用来根据条件设置新列的值：

   df['new_column'] = np.where(df['column1'] > df['column2'], df['column1'], df['column2'])

4. **聚合函数**：像`groupby()`和`agg()`方法可以用来基于某些分组计算新列，比如求和、平均等：

   df['new_column'] = df.groupby('category')['column1'].transform('sum')