Pandas通过mean函数计算平均值

在 Pandas 中，可以使用 mean() 函数计算数据的平均值。mean() 函数可以直接应用于 Pandas 数据框中的列或行。

以下是一些示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [2, 4, 6, 8, 10],
    'C': [3, 6, 9, 12, 15]
})

# 计算所有列的平均值
print(df.mean())

# 计算某一列的平均值
print(df['A'].mean())

# 计算某一行的平均值
print(df.loc[2].mean())

在上述代码中，首先创建了一个包含三个列的数据框 df，每一列包含五个整数。然后，使用 mean() 函数计算了整个数据框的平均值、某一列的平均值以及某一行的平均值，并打印输出了结果。

需要注意的是，如果数据框中包含缺失值，那么 mean() 函数默认会将缺失值忽略。如果想要计算包含缺失值的列或行的平均值，可以在调用 mean() 函数时指定 skipna=False 参数。