dataframe,将列A、B、C、D的均值生成列E
时间: 2023-09-30 10:10:01 浏览: 43
可以使用Pandas库中的DataFrame的mean()函数来计算每一列的均值,并将均值作为新的一列添加到DataFrame中。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12], 'D': [13, 14, 15, 16]})
# 计算每一列的均值,并将均值作为新的一列添加到DataFrame中
df['E'] = df.mean(axis=1)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C D E
0 1 5 9 13 7.0
1 2 6 10 14 8.0
2 3 7 11 15 9.0
3 4 8 12 16 10.0
```
其中,axis=1表示对每一行进行操作,即计算每一行的均值。因此,最终生成的列E中的每个值都是对应行的A、B、C、D四列的均值。
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可以使用 pandas 库中的 mean() 方法来求解:
假设 DataFrame 的名字为 df,则可以使用以下代码来求解列 A、B、C、D 的均值:
```python
mean_A = df['A'].mean()
mean_B = df['B'].mean()
mean_C = df['C'].mean()
mean_D = df['D'].mean()
```
其中,mean_A、mean_B、mean_C、mean_D 分别表示列 A、B、C、D 的均值。
dataframe,如何将列B和列C的平均值生成列E
可以使用 Pandas 的 DataFrame 的 mean() 方法来计算列 B 和列 C 的平均值,然后将结果赋值给列 E。具体代码如下:
```
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]
})
# 计算平均值并赋值给列 E
df['E'] = (df['B'] + df['C']) / 2
print(df)
```
输出:
```
A B C E
0 1 5 9 7.0
1 2 6 10 8.0
2 3 7 11 9.0
3 4 8 12 10.0
```
注意,这里假设列 B 和列 C 的长度相同。如果长度不同,还需要对缺失值进行处理。