pandas将索引为6的各列平均值输出
时间: 2023-06-06 16:04:18 浏览: 108
请问您需要使用什么函数来计算各列平均值呢?您可以尝试使用pandas的mean函数。具体的语句可以是:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
}, index=[4, 5, 6])
# 按列计算平均值
average = df.mean(axis=0)
# 输出结果
print(average)
```
其中,axis=0 表示按列计算平均值,axis=1 表示按行计算平均值。在这里,我们使用了示例 DataFrame,并设置其索引为 [4, 5, 6]。如果您需要将索引为 6 的各列平均值输出,可以先将索引设置为列名,然后再计算平均值。比如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame,并设置索引
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
}, index=[4, 5, 6])
# 将索引设置为列名
df = df.rename(index={6: 'average'})
# 按列计算平均值,并将结果存储在新的 DataFrame 中
average = pd.DataFrame({
'A': [df['A'].mean()],
'B': [df['B'].mean()],
'C': [df['C'].mean()]
}, index=['average'])
# 输出结果
print(average)
```
在这里,我们将索引为 6 的行(也就是您要求的列的平均值)改名为 'average',然后计算平均值并存储在一个新的 DataFrame 中。最后,我们将结果输出。
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