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

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：

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：

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

相关问题

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

pandas求取每一列平均值

在Python的Pandas库中，你可以使用`mean()`函数轻松地计算DataFrame或Series的每一列平均值。这个函数对每一列应用统计平均操作，结果是一个新的Series，其中索引是原数据的列名，值是对应列的平均值。

例如，如果你有一个名为df的DataFrame：

import pandas as pd

# 假设 df 是这样的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15]
})

# 计算每列平均值
column_means = df.mean()

print(column_means)

输出将是一个新的Series，显示了每列的平均值：

A    3.0
B    7.0
C   13.0
dtype: float64

如果你想对DataFrame中的特定行或者特定条件下的数据求平均，可以使用`groupby()`函数配合`mean()`。