dataframe.mean参数
时间: 2023-10-10 17:06:43 浏览: 62
回答: dataframe.mean()是一个pandas的函数,用于计算DataFrame中每列的平均值。默认情况下,它会忽略NaN值。如果DataFrame中包含NaN值,可以使用参数skipna=True(默认值)来忽略这些NaN值,或者使用skipna=False来将NaN值计算为平均数的一部分。在给定的两个引用和中,使用mean()函数计算每列的平均值会得到不同的结果,因为这两个引用中的数据不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pandas DataFrame.mean()例子](https://blog.csdn.net/weixin_39684898/article/details/111452136)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
相关问题
FutureWarning: In a future version, DataFrame.mean(axis=None) will return a scalar mean over the entire DataFrame. To retain the old behavior, use 'frame.mean(axis=0)' or just 'frame.mean()' return mean(axis=axis, dtype=dtype, out=out, **kwargs)
这是一个警告信息,意思是在未来版本中 `DataFrame.mean` 函数将会返回整个 DataFrame 的平均值,而不是按列计算平均值。为了避免这个警告,建议将 `axis` 参数显式设置为 `0`,表示按列计算平均值,例如:
```python
# 旧的写法
df.mean()
# 新的写法
df.mean(axis=0)
```
另外如果你不需要在整个 DataFrame 上计算平均值,而是希望在某些列上计算平均值,也可以直接使用 `Series.mean` 函数,例如:
```python
df['column_name'].mean()
```
这样可以避免出现上述警告。
python dataframe.apply()
`DataFrame.apply()`是一个用于`pandas`数据帧(DataFrame)的函数,它允许你将一个函数应用于数据帧中的一行或一列,或整个数据帧,并返回一个新的数据帧。
语法如下:
```python
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)
```
参数说明:
- `func`:用于应用于数据帧的函数。
- `axis`:指定应用函数的轴。0表示列,1表示行。
- `raw`:如果为True,则将一维的数组传递给函数,否则传递一个Series。
- `result_type`:指定返回的结果类型。默认为None,将返回一个Series。
- `args`和`**kwds`:可选参数,用于传递给`func`的其他参数。
示例:
```python
import pandas as pd
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对每一列应用sum函数
result1 = df.apply(sum, axis=0)
print(result1)
# 对每一行应用mean函数
result2 = df.apply(lambda x: x.mean(), axis=1)
print(result2)
# 对整个数据帧应用max函数
result3 = df.apply(max)
print(result3)
```
输出:
```
a 6
b 15
c 24
dtype: int64
0 4.0
1 5.0
2 6.0
dtype: float64
a 3
b 6
c 9
dtype: int64
```
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)