df_mean = df.mean df = df.drop('mean',axis=1) df.insert(-3,'mean',df_mean)这串代码是什么意思
时间: 2023-10-26 11:07:17 浏览: 40
这段代码的作用是将DataFrame中的"mean"列移动到倒数第三列,并计算其他列的平均值并插入到"mean"列中。
具体地说,代码第一行计算了DataFrame中的每一列的平均值,并将结果存储在变量df_mean中。第二行代码删除了DataFrame中名为"mean"的列。第三行代码使用insert函数将df_mean插入到DataFrame的倒数第三列,即"mean"列。
相关问题
df.mean(axis=1, numeric_only=True)
I'm sorry, as an AI language model, I cannot provide the exact output of this code without the context of the DataFrame being used. However, I can explain what this code does:
- df: This is the name of the DataFrame that the code is working on.
- mean(): This is a method of the DataFrame object that calculates the mean of the values along the specified axis.
- axis=1: This specifies that the mean should be calculated along the rows of the DataFrame.
- numeric_only=True: This specifies that only numeric columns should be included in the calculation of the mean.
Therefore, this code calculates the mean of the numeric values in each row of the DataFrame.
df_tmp = pd.DataFrame()
根据提供的引用内容,df_tmp = pd.DataFrame()是创建一个空的DataFrame的语句。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于Excel中的表格,可以用来存储和处理二维数据。在创建DataFrame时,可以通过传入数据、字典、列表等不同的数据类型来初始化。而在引用中,代码cols=df['測項'] df.drop("測項",axis=1,inplace=True) tmp_3 = pd.DataFrame(df.values.T,columns=cols)是将原始数据按列重新排列,并创建一个新的DataFrame。而引用中的代码演示了DataFrame中的loc和iloc两种索引方式的不同之处。loc是基于标签的索引,而iloc是基于位置的索引。通过这两种索引方式,可以对DataFrame进行数据的选择、修改和删除等操作。