jupyter notebook如何求平均值

可以使用Python内置的sum()和len()函数来计算列表中所有数的和及数的个数，然后用和除以个数得到平均值。

示例代码如下：

# 创建一个包含数字的列表
nums = [10, 20, 30, 40, 50]

# 使用sum()函数计算所有数的和
total = sum(nums)

# 使用len()函数计算数的个数
count = len(nums)

# 计算平均值
average = total / count

print("平均值为：", average)

输出结果为：

平均值为： 30.0

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jupyter notebook求某行数据平均值

在Jupyter Notebook中，你可以使用Python编程语言来计算某行数据的平均值。首先，你需要导入所需的库（例如pandas）并加载你的数据集。然后，你可以使用pandas库提供的函数来计算平均值。

以下是一个示例代码，演示如何计算某行数据的平均值：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 计算某行数据的平均值
row_mean = data.mean(axis=1)

# 打印结果
print(row_mean)

请确保将`your_dataset.csv`替换为你实际使用的数据集文件名，并根据你的需求进行适当的修改。

jupyter notebook中 缺失值 空值预处理

以下是在Jupyter Notebook中处理缺失值和空值的方法：

1. 删除缺失值所在的行或列

# 删除所有包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 删除所有包含缺失值的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)

2. 填充缺失值

# 用0填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 用平均值填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 用前一个非缺失值填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 用后一个非缺失值填充缺失值
df.fillna(method='bfill', inplace=True)

3. 查找缺失值

# 查找所有缺失值
df.isnull()

# 查找某一列的缺失值
df['column_name'].isnull()

4. 查找空值

# 查找所有空值
df.isna()

# 查找某一列的空值
df['column_name'].isna()