pandas中如何求某一列或者某一行的平均值,和求某一列或者某一行的和
时间: 2023-12-07 07:05:46 浏览: 33
对于 pandas DataFrame 中的某一列或者某一行,可以使用 `mean()` 方法求平均值,使用 `sum()` 方法求和。
以求某一列的平均值和和为例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 求 B 列的平均值和和
mean_b = df["B"].mean()
sum_b = df["B"].sum()
print("B 列的平均值为:", mean_b)
print("B 列的和为:", sum_b)
```
输出结果为:
```
B 列的平均值为: 5.0
B 列的和为: 15
```
以求某一行的平均值和和为例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 求第一行的平均值和和
mean_row = df.loc[0].mean()
sum_row = df.loc[0].sum()
print("第一行的平均值为:", mean_row)
print("第一行的和为:", sum_row)
```
输出结果为:
```
第一行的平均值为: 4.0
第一行的和为: 12
```
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pandas中如何求某几列或者某几行的平均值,输出到某一列的某一行或者某一行的某一列
可以使用pandas中的`mean()`方法来求某几列或者某几行的平均值,使用`loc[]`或`iloc[]`方法来定位输出的位置。
例如,假设我们有一个数据框`df`,其中包含3列和4行数据:
```
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [5, 6, 7, 8], 'col3': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
```
我们可以使用`mean()`方法来求第1列和第3列的平均值:
```
col1_col3_mean = df[['col1', 'col3']].mean()
print(col1_col3_mean)
```
输出结果为:
```
col1 2.5
col3 10.5
dtype: float64
```
如果我们想将这个结果输出到第5行的某一列,可以使用`loc[]`方法:
```
df.loc[4, 'col4'] = col1_col3_mean['col1']
print(df)
```
输出结果为:
```
col1 col2 col3 col4
0 1 5 9 NaN
1 2 6 10 NaN
2 3 7 11 NaN
3 4 8 12 NaN
4 NaN NaN NaN 2.5
```
如果我们想将这个结果输出到第2列的某一行,可以使用`iloc[]`方法:
```
df.iloc[1, 2] = col1_col3_mean['col3']
print(df)
```
输出结果为:
```
col1 col2 col3 col4
0 1 5 9.0 NaN
1 2 6 10.5 NaN
2 3 7 11.0 NaN
3 4 8 12.0 NaN
4 NaN NaN NaN 2.5
```
Python求excel文件某一行某一列的平均值
可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件,然后使用mean()函数计算某一行或某一列的平均值。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 计算第2行的平均值
row_mean = df.iloc[1].mean()
# 计算第B列的平均值
col_mean = df['B'].mean()
print("第2行的平均值为:", row_mean)
print("第B列的平均值为:", col_mean)
```
其中,`iloc`函数用于定位行,`mean`函数用于计算平均值,`['B']`用于定位列。需要根据具体情况修改读取文件的路径和行列的位置。