jupyter在pandas库中给数据的每一列求平均值

在Jupyter Notebook中，如果你想要使用pandas库给DataFrame的每一列求平均值，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你已经从pandas库导入了数据，例如你有一个名为df的数据框：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 或者是其他数据源

2. 要计算每列的平均值，你可以使用`mean()`函数。这个函数会返回DataFrame的每个数值列的平均值：

   column_means = df.mean()

这将返回一个新的Series，其中索引是你原始数据框的列名，值则是对应列的平均值。

3. 打印结果：

   print(column_means)

如果你想得到每个列的描述信息，包括平均值、标准差等更多统计量，也可以使用`describe()`函数：

   descriptive_stats = df.describe(include='all')

相关问题

jupyter 求Excel某一列的平均值

在Jupyter Notebook中，如果你需要计算Excel文件中某一列的平均值，可以借助pandas库来操作。Pandas是一个强大的数据处理库，非常适合与Excel文件交互。下面是一个简单的步骤：

1. 首先，安装pandas库（如果尚未安装）：

   !pip install pandas

2. 然后，你可以使用`pandas.read_excel()`函数读取Excel文件：

   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 将'your_file.xlsx'替换为你的文件路径和名称

3. 接下来，选择你需要计算平均值的那一列。假设你要计算名为'column_name'的列，其索引从0开始（'0'表示第一列）：

   column_values = df['column_name']

4. 最后，使用`mean()`函数求平均值：

   average_value = column_values.mean()

完整示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 计算指定列的平均值
column_name = 'column_name'
column_values = df[column_name]
average_value = column_values.mean()

print(f"列'{column_name}'的平均值是: {average_value}")

Jupyter对2018年数据最高价和最低价列填充平均值

首先，你需要导入需要的库，如pandas和numpy。然后，读取你的数据集，并计算2018年数据的最高价和最低价的平均值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
data = pd.read_csv("your_data.csv")

# 提取2018年的数据
data_2018 = data[data['Year'] == 2018]

# 计算最高价和最低价的平均值
mean_high = np.mean(data_2018['High'])
mean_low = np.mean(data_2018['Low'])

# 使用平均值填充缺失值
data_2018['High'].fillna(mean_high, inplace=True)
data_2018['Low'].fillna(mean_low, inplace=True)

# 将填充后的数据保存为新的文件
data_2018.to_csv("new_data.csv", index=False)

请注意，这里假设你的数据集中包含一个名为“Year”的列，用于表示每条记录所属的年份。如果你的数据集中没有这样的列，你需要根据数据集中实际的列进行调整。