使用 numpy 对表 df 按行和列进行求平均

非常感谢您的问题！关于您的问题，我可以回答。使用numpy对表df按行和列进行求平均可以使用以下代码：

按行求平均：

import numpy as np
np.mean(df, axis=1)

按列求平均：

import numpy as np
np.mean(df, axis=0)

希望能够帮助您解决问题，如果您有任何其他问题，欢迎随时向我提出。

相关问题

python使用numpy求平均值

要使用NumPy库求平均值，你可以使用`numpy.mean()`函数。首先，确保你已经安装了NumPy库。然后，按照以下步骤在Python中求平均值：

1. 导入NumPy库：

import numpy as np

2. 创建一个NumPy数组：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

3. 使用`numpy.mean()`函数求平均值：

mean_value = np.mean(arr)

完整的示例代码如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean_value = np.mean(arr)

print("平均值为:", mean_value)

当你运行这段代码时，将输出数组的平均值。希望这对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

numpy 按列过滤行 csdn

你可以使用 NumPy 的布尔索引来按列过滤行。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个 4 行 3 列的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 创建一个布尔数组，指示第二列中大于 5 的元素所在的行
bool_arr = arr[:, 1] > 5

# 使用布尔索引过滤行
filtered_arr = arr[bool_arr]

print(filtered_arr)

输出结果为：

[[ 7  8  9]
 [10 11 12]]

在上面的代码中，`bool_arr` 是一个布尔数组，它指示第二列中大于 5 的元素所在的行。然后，我们使用布尔索引 `arr[bool_arr]` 来过滤行。这将返回一个由符合条件的行组成的新数组 `filtered_arr`。