FutureWarning: In a future version, DataFrame.mean(axis=None) will return a scalar mean over the entire DataFrame. To retain the old behavior, use 'frame.mean(axis=0)' or just 'frame.mean()' return mean(axis=axis, dtype=dtype, out=out, **kwargs)
时间: 2024-02-01 15:03:23 浏览: 111
这是一个警告信息,意思是在未来版本中 `DataFrame.mean` 函数将会返回整个 DataFrame 的平均值,而不是按列计算平均值。为了避免这个警告,建议将 `axis` 参数显式设置为 `0`,表示按列计算平均值,例如:
```python
# 旧的写法
df.mean()
# 新的写法
df.mean(axis=0)
```
另外如果你不需要在整个 DataFrame 上计算平均值,而是希望在某些列上计算平均值,也可以直接使用 `Series.mean` 函数,例如:
```python
df['column_name'].mean()
```
这样可以避免出现上述警告。
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FutureWarning: In a future version, DataFrame.mean(axis=None) will return a scalar mean over the entire DataFrame. To retain the old behavior, use frame.mean(axis=0) or just frame.mean() return
这是一个警告信息,意思是在未来的版本中,DataFrame.mean(axis=None)将会返回整个DataFrame的标量平均值。为了保留旧的行为,可以使用frame.mean(axis=0)或者直接使用frame.mean()。这个警告信息是为了提醒用户在未来的版本中可能需要改变代码,以适应新的行为。
FutureWarning: Dropping invalid columns in DataFrameGroupBy.mean is deprecated. In a future version, a TypeError will be raised. Before calling .mean, select only columns which should be valid for the function.
这个警告是由于在groupby之后,对数据进行了聚合操作,但是有些列不能被聚合,因此被忽略掉了。在将来的版本中,这些无效的列会导致TypeError异常的抛出。为了避免这个警告和将来的异常,我们需要在进行聚合操作之前,先将需要聚合的列筛选出来,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建数据集
data = pd.DataFrame({'group':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value':[1, 2, 3, 4, 5, 6],
'other_column':[7, 8, 9, 10, 11, 12]})
# 按照group列进行分组,并求每组的平均值
grouped_data = data.groupby('group')['value'].mean()
# 打印分组后的结果
print(grouped_data)
```
输出结果为:
```
group
A 2.5
B 3.5
C 4.5
Name: value, dtype: float64
```
上面的代码中,我们在进行groupby之前,先将需要聚合的列筛选出来,即`data.groupby('group')['value']`,然后再使用mean函数进行聚合操作,这样就避免了警告和将来的异常。