pandas算平均值

以下是使用Pandas计算平均值的示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的平均值
mean_values = df.mean()
print(mean_values)

输出结果为：

col1    3.0
col2    8.0
dtype: float64

这个示例中，我们首先导入了Pandas库，并创建了一个包含两列数据的DataFrame。然后，我们使用`mean()`函数计算了每列的平均值，并将结果打印出来。

相关问题

pandas填充平均值

好的，我可以回答这个问题。如果你想使用 Pandas 填充平均值，可以使用 DataFrame.mean() 方法获取均值，然后使用 DataFrame.fillna() 方法填充缺失值。例如，如果你的 DataFrame 名称为 df，可以使用以下代码：

mean = df.mean()
df.fillna(mean, inplace=True)

这将使用均值填充 DataFrame 中的缺失值。

pandas计算平均值

在pandas中，可以使用`mean()`方法来计算平均值。这个方法可以用于pandas.Series对象和pandas.DataFrame对象。对于pandas.Series对象，可以直接调用该方法。例如，对于一个Series对象`s`，可以使用`s.mean()`来计算平均值。对于pandas.DataFrame对象，可以使用`mean()`方法来计算每列的平均值。例如，对于一个DataFrame对象`df`，可以使用`df.mean()`来计算每列的平均值。