dataframe追加一列算行平均值

可以使用pandas库中的DataFrame的apply()方法和mean()方法来实现。具体步骤如下：

1.首先读取数据并创建DataFrame对象。

2.使用apply()方法和mean()方法计算每一行的平均值，并将结果存储在新的一列中。

3.最后将新的一列添加到原始的DataFrame对象中。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据并创建DataFrame对象
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'score': [90, 80, 70, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每一行的平均值
df['mean'] = df.apply(lambda row: row.sum() / len(row), axis=1)

# 将新的一列添加到原始的DataFrame对象中
df = pd.concat([df['name'], df['score'], df['mean']], axis=1)

# 输出结果
print(df)

运行结果如下：

    name  score  mean
0    Tom     90  45.0
1   Jack     80  40.0
2  Steve     70  35.0
3  Ricky     60  30.0

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import pandas as pd

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 行序编码，从1开始
data['Row_ID'] = data.index + 1

# 计算每行的平均值
mean_values = data.mean(numeric_only=True)

# 创建一个新的DataFrame存储平均值
mean_df = mean_values.to_frame(name='Average')

# 将平均值添加到原数据的最后一列
data['Average'] = mean_values

# 如果你想保留原始数据并将其分开，可以这样做：
# original_data = data.drop(columns=['Average'])
# new_data = pd.concat([original_data, mean_df], axis=1)

# 结果直接赋给原始数据（这里简化了操作）
data = pd.concat([data, mean_df], ignore_index=True)  # 由于我们不再需要索引，所以忽略索引

# 保存结果到新的CSV文件
data.to_csv('encoded_data_with_average.csv', index=False)

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以下是一个简单的例子，假设你有一个名为`scores`的列表，存储的是学生的英文考试分数：

from scipy import stats

# 假设 scores 列表包含英文成绩
scores = [85, 90, 78, 92, 88]

# 计算 Z-score
z_scores = stats.zscore(scores)

# 将结果追加到原列表作为新列
scores_with_z_scores = list(zip(scores, z_scores))

# 新的列表将是元组的形式，第一项是原始分数，第二项是对应的Z-score
print(scores_with_z_scores)

如果你想要创建一个新的DataFrame来保存结果，可以使用pandas库：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Scores': scores})
df['Z_Score'] = pd.Series(z_scores)

# 现在df中有两列，'Scores' 和 'Z_Score'
print(df)