pandas mean
时间: 2023-07-17 07:54:53 浏览: 44
这个错误提示说明你正在尝试使用 pandas 库的 rolling_mean() 函数,但该函数在较新的版本中已被弃用(在 Pandas 0.18 版本中已经弃用),可以使用 rolling() 函数来替代。
可以使用如下代码进行替换:
```python
# 使用 rolling() 替代 rolling_mean()
df.rolling(window=10).mean()
```
或者,如果你的 Pandas 版本较老,你可以尝试使用如下代码进行导入:
```python
from pandas.stats.moments import rolling_mean
```
但是,这个方法在 Pandas 1.0 版本中已被弃用,所以建议使用 rolling() 函数来代替 rolling_mean()。
相关问题
pandas mean_name
在 Pandas 中,可以使用 `mean()` 函数来计算数据的均值。如果你想计算某一列(Series)的均值,可以使用以下语法:
```python
mean_value = df['column_name'].mean()
```
其中,`df` 是你的数据框名字,`column_name` 是你想计算均值的列名。
如果你想计算整个数据框的每一列的均值,可以直接使用 `mean()` 函数:
```python
mean_values = df.mean()
```
这将返回一个包含每一列均值的 Series,其中索引是列名。
pandas mean保留两位小数
可以使用 `round()` 方法对 `mean()` 方法的结果进行四舍五入并保留两位小数。示例如下:
```python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
mean_B = df['B'].mean().round(2)
print(mean_B)
```
输出结果为:
```
30.0
```
其中,`round(2)` 表示保留两位小数。