计算dataframe第3列1至125行均值

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：

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。

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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。

(2)每3天重采样，计算均值3. 创建DataFrame对象s3,其数据结构如下： 对s3进行如下操作： (1)抽取“定价”列和“类别”列数据。 (2)抽取第0行，第2行，第4行数据。 (3)抽取第0行到第3行的第0列和第2列数据。 (4)抽取第0行的第1列数据。 (5)抽取“零基础学C#”的销量和类别数据。

2. 每三天重采样，计算平均值3。创建一个DataFrame对象s3，其数据结构如下：

(1) 提取“定价”列和“类别”列数据，可以使用DataFrame的loc或iloc属性，例如：

s3.loc[:, ['定价', '类别']]

(2) 提取第0行，第2行，第4行数据，可以使用DataFrame的loc或iloc属性，例如：

s3.loc[[0, 2, 4], :]

(3) 提取第0行到第3行的第0列和第2列数据，可以使用DataFrame的loc或iloc属性，例如：

s3.loc[0:3, [0, 2]]

(4) 提取第0行的第1列数据，可以使用DataFrame的at属性，例如：

s3.at[0, 1]

(5) 提取“零基础学C”，可以使用DataFrame的loc或iloc属性，例如：

s3.loc[s3['课程名称'] == '零基础学C', :]