计算dataframe第3列1至125行均值
时间: 2023-12-03 18:03:01 浏览: 35
假设你使用的是Python中的pandas库,可以使用以下代码计算dataframe第3列1至125行的均值:
```python
import pandas as pd
# 读入数据到dataframe
df = pd.read_csv('your_data.csv')
# 计算第3列1至125行的均值
mean = df.iloc[0:125, 2].mean()
print(mean)
```
其中,`read_csv()`函数用于读入CSV文件到dataframe中,`iloc[]`函数用于选取dataframe中的行和列,`mean()`函数用于计算平均值。请根据你的实际情况修改代码中的文件名、行数和列数。
相关问题
计算dataframe第3列1之125行均值
假设您的DataFrame名为df,可以使用以下代码计算第三列前125行的平均值:
```
df.iloc[:125, 2].mean()
```
其中,`iloc`方法用于选取前125行和第3列。`:125`表示选取前125行,`2`表示选取第3列(因为Python中的索引从0开始)。`.mean()`方法用于计算选取的这部分数据的平均值。
如何一次读入多个表格的指定数值列并计算均值后构造dataframe
可以使用 pandas 库中的 read_csv 函数读入多个表格,然后使用 iloc 函数选择指定数值列,并使用 mean 函数计算均值,最后将均值构造成一个新的 dataframe。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 定义一个空列表,用于存储均值
mean_list = []
# 读入多个表格
for i in range(1, 4):
filename = 'table{}.csv'.format(i)
df = pd.read_csv(filename)
# 选择指定数值列并计算均值
mean_value = df.iloc[:, 1:4].mean()
mean_list.append(mean_value)
# 将均值列表构造成 dataframe
df_mean = pd.DataFrame(mean_list)
# 输出均值 dataframe
print(df_mean)
```
在上面的代码中,我们使用了一个循环来读入多个表格,每个表格的文件名都是 "table{i}.csv" 的格式,其中 i 的取值范围是 1 到 3。我们使用 pandas 的 read_csv 函数来读入每个表格,并使用 iloc 函数选择第 1 列到第 4 列,即指定数值列,然后使用 mean 函数计算均值,并将均值添加到名为 mean_list 的列表中。最后,我们将均值列表构造成一个新的 dataframe,并将其命名为 df_mean,最终输出整个均值 dataframe。