python从dataframe中提取一列求平均值、

可以使用 pandas 库中的 mean() 方法来求平均值，代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 提取一列并求平均值
mean_value = df['A'].mean()

print(mean_value)

输出结果为：

2.0

相关问题

有一个列表values，提取这个列表的每一个值，选择值与dataframe的列iloc[:, 4]值相同的行，取这一行第四列值第四列的平均值

假设你有一个名为`values`的列表，以及一个`pandas` DataFrame，其中`iloc[:, 4]`代表DataFrame的第5列（因为Python的索引是从0开始的）。你想找出列表中每个值在DataFrame中对应行的第4列（我们假设这是第五列）的值，并计算这些值的平均数。你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设df是你的时间序列数据，values是你要匹配的列表
df = ...  # 你需要提供实际的数据框
values = [...]

# 创建一个新的Series，用于存储values在df中对应行的第4列的值
series_to_average = df[df.iloc[:, 4].isin(values)]['column_4']

# 计算这些值的平均数
average_value = series_to_average.mean()

print(f"Values in column 4 of rows corresponding to 'values' have an average of {average_value}")

使用python导入csv建立各餐厅各种评分（平均值）情况表，在该表上新添一列表明评分人数。 提取评分人数大于10的数据建立新表，分析总评分与食物评分 和服务评分的相关性。

好的，这是一个关于Python处理CSV数据的问题。您可以使用Python中的pandas库来读取和处理CSV文件。首先要导入pandas库，然后使用pandas.read_csv函数读取CSV文件。接下来，您可以使用pandas.DataFrame函数将数据转换为DataFrame类型，然后使用pandas.DataFrame的插入操作将评分人数一列插入到DataFrame中。接着，您可以使用pandas.DataFrame的过滤操作过滤出评分人数大于10的数据，并将其保存到新的CSV文件中。最后，您可以使用pandas.DataFrame的统计分析功能来分析总评分与食物评分和服务评分之间的相关性。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('restaurant_scores.csv')

# 将数据转换为DataFrame类型
df = pd.DataFrame(df)

# 插入评分人数一列
df.insert(2, '评分人数', df['评分'].apply(lambda x: int(x.split()[1])))

# 过滤评分人数大于10的数据并保存到新的CSV文件中
df2 = df[df['评分人数'] > 10]
df2.to_csv('new_restaurant_scores.csv', index=False, encoding='utf-8')

# 分析总评分与食物评分和服务评分之间的相关性
corr = df2[['总评分', '食物评分', '服务评分']].corr()
print(corr)

上述代码中，我们首先读取CSV文件，然后将其转换为DataFrame类型。接着，我们使用pandas.DataFrame的insert函数插入了一列评分人数。然后，我们使用pandas.DataFrame的过滤操作过滤出评分人数大于10的数据，并将其保存到新的CSV文件中。最后，我们使用pandas.DataFrame的corr函数统计分析了总评分与食物评分和服务评分之间的相关性。