Funktionen mean() bruges til at returnere middelværdien af ​​værdierne for den anmodede akse. Hvis vi anvender denne metode på en Serie objekt , så returnerer den en skalær værdi , som er middelværdien af ​​alle observationerne i datarammen.

Hvis vi anvender denne metode på et DataFrame-objekt, returnerer den et Series-objekt, som indeholder middelværdier over den angivne akse.

salman khan khan alder

Syntaks

 DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 

Parametre

akse:{indeks (0), kolonner (1)}.
Dette refererer til aksen for en funktion, der skal anvendes.bestille:Det udelukker alle null-værdier, når resultatet beregnes.niveau:Det tæller sammen med et bestemt niveau og falder sammen til en serie, hvis aksen er et MultiIndex (hierarkisk),kun numerisk:Det omfatter kun int, float, booleske kolonner. Hvis Ingen, vil den forsøge at bruge alt, så brug kun numeriske data. Ikke implementeret for serier.

Vender tilbage

Det returnerer middelværdien af ​​Series eller DataFrame, hvis niveauet er angivet.

kort java

Eksempel

 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe info = pd.DataFrame({'A':[8, 2, 7, 12, 6], 'B':[26, 19, 7, 5, 9], 'C':[10, 11, 15, 4, 3], 'D':[16, 24, 14, 22, 1]}) # Print the dataframe info # If axis = 0 is not specified, then # by default method return the mean over # the index axis info.mean(axis = 0) 

Produktion

 A 7.0 B 13.2 C 8.6 D 15.4 dtype: float64 

Eksempel 2

 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe info = pd.DataFrame({'A':[5, 2, 6, 4, None], 'B':[12, 19, None, 8, 21], 'C':[15, 26, 11, None, 3], 'D':[14, 17, 29, 16, 23]}) # while finding mean, it skip null values info.mean(axis = 1, skipna = True) 

Produktion

 0 11.500000 1 16.000000 2 15.333333 3 9.333333 4 15.666667 dtype: float64