mean(axis=1)

The function mean(axis=1) is used in NumPy to calculate the mean or average value of each row in a matrix or array. It calculates the sum of all elements in each row and then divides it by the number of columns in that row.

For example, consider the following matrix:

[[1, 2, 3],
 [4, 5, 6],
 [7, 8, 9]]

By using the mean(axis=1) function, we can calculate the mean of each row:

[2., 5., 8.]

This means that the mean value of the first row (1, 2, 3) is 2, the mean value of the second row (4, 5, 6) is 5, and the mean value of the third row (7, 8, 9) is 8.

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解释代码df['month_mean'] = df.mean(axis = 1) df.loc['year_mean'] = df.mean(axis = 0)

这段代码是用来计算一个数据框(df)中每行的平均值和每列的平均值，并将这些平均值保存在数据框(df)中。

- `df.mean(axis=1)`表示在每行上计算平均值，返回一个Series类型的对象，其中每个元素都是对应行的平均值。
- `df.mean(axis=0)`表示在每列上计算平均值，返回一个Series类型的对象，其中每个元素都是对应列的平均值。

接下来，代码将每行的平均值保存在一个名为'month_mean'的新列中，以便于后续分析和可视化。而每列的平均值则被插入到数据框(df)最后一行，命名为'year_mean'，以便于横向对比各个月份的平均值。

returns.mean(axis=1)

这是一个Python代码，用于计算二维数组中每一行的平均值。具体解释如下：

- `returns`：二维数组变量名
- `.mean()`：计算平均值的函数
- `axis=1`：指定计算轴为第二维度（即行），这意味着计算每一行的平均值

因此，`returns.mean(axis=1)`将返回一个一维数组，其中每个元素是二维数组每一行的平均值。