pandas 添加一行填入每列的均值

要在pandas中添加一行并填入每列的均值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，计算每列的均值。可以使用`mean()`函数来计算每列的均值，例如：`df.mean()`，其中`df`是你的DataFrame对象。

2. 创建一个新的行，用于存储均值。可以使用`loc`属性来创建一个新的行，例如：`df.loc['mean'] = df.mean()`。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的均值并添加一行
df.loc['mean'] = df.mean()

print(df)

输出结果如下：

      A    B    C
0     1    4    7
1     2    5    8
2     3    6    9
mean  2.0  5.0  8.0

相关问题

pandas每列均值

要计算 pandas 数据框中每一列的均值，您可以使用 `mean()` 函数。这个函数会返回每一列的平均值。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的均值
column_means = df.mean()

print(column_means)

输出结果将会是每列的平均值。

希望这可以帮助到您！如果您有更多问题，请随时问。

pandas 计算每列均值

### 回答1：
使用 pandas 可以使用 `mean()` 方法来计算每一列的均值。例如，如果你有一个名为 `df` 的数据帧，可以使用以下代码计算每一列的均值：

df.mean()

这将返回一个含有每一列均值的 Series 对象。

### 回答2：
Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的函数和方法来处理和分析数据。在Pandas中，计算每列的均值可以通过DataFrame的mean()方法来实现。

使用mean()方法时，可以选择计算整个DataFrame的均值，也可以选择计算某一列或某几列的均值。以下是计算每列均值的步骤：

1. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd

2. 创建一个DataFrame对象：

data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
        'col3': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

3. 使用mean()方法计算每列均值：

mean_values = df.mean()

4. 输出每列均值：

print(mean_values)

以上代码将计算出DataFrame对象df的每列均值，并将结果存储在mean_values变量中。最后，使用print()函数将每列均值输出到控制台。

该方法也可以用于计算某几列的均值，只需指定需要计算均值的列名即可。例如，要计算df的col1和col3列的均值，可以使用以下代码：

mean_values = df[['col1', 'col3']].mean()

希望以上回答能对你有帮助！

### 回答3：
要计算 pandas 中每列的均值，可以使用 `mean()` 函数。该函数会返回每列的平均值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 mean() 函数计算每列的均值
column_mean = df.mean()

print(column_mean)

输出结果将会是每列的均值：

A    2.0
B    5.0
C    8.0
dtype: float64

这样就可以很方便地计算 pandas 中每列的均值了。