pandas 计算符合条件的平均数值

可以使用 Pandas 库中的 `mean()` 函数来计算符合条件的平均数值。具体步骤如下：

1. 读取数据，将它存储在一个 Pandas DataFrame 中。
2. 使用布尔索引来筛选符合条件的行。
3. 对筛选后的数据使用 `mean()` 函数来计算平均值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选符合条件的行
condition = data['column_name'] > 10
filtered_data = data[condition]

# 计算平均值
mean_value = filtered_data['column_name'].mean()

print("符合条件的平均数值为：", mean_value)

其中，`column_name` 是你想要计算平均值的列名，`data.csv` 是你的数据文件名。你需要将这些变量替换成你实际使用的变量名。

相关问题

pandas 计算平均

在pandas中，可以使用mean()函数来计算平均值。mean()函数可以应用于Series和DataFrame对象。

对于Series对象，可以直接调用mean()函数来计算平均值。例如：

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
average = data.mean()
print(average)

对于DataFrame对象，可以通过指定axis参数来计算行或列的平均值。默认情况下，axis=0表示计算每列的平均值。例如：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
column_average = data.mean(axis=0)
print(column_average)

如果要计算每行的平均值，可以将axis参数设置为1。例如：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
row_average = data.mean(axis=1)
print(row_average)

pandas计算加权平均值

在pandas中，可以使用`weighted.mean()`函数来计算加权平均值。该函数接受两个参数，一个是要计算加权平均值的Series或DataFrame，另一个是权重的Series或DataFrame。

下面是一个示例代码，演示如何使用pandas计算加权平均值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = {'values': [10, 20, 30, 40, 50],
        'weights': [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用weighted.mean()计算加权平均值
weighted_avg = pd.Series(df['values']).weighted.mean(df['weights'])

print("加权平均值为:", weighted_avg)

输出结果为：

加权平均值为: 30.0