Die Funktion „mean()“ wird verwendet, um den Mittelwert der Werte für die angeforderte Achse zurückzugeben. Wenn wir diese Methode auf a anwenden Serienobjekt , dann gibt es a zurück Skalarwert Dies ist der Mittelwert aller Beobachtungen im Datenrahmen.

Wenn wir diese Methode auf ein DataFrame-Objekt anwenden, gibt sie ein Series-Objekt zurück, das den Mittelwert der Werte über der angegebenen Achse enthält.

XML-Kommentar

Syntax

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

Parameter

Achse:{Index (0), Spalten (1)}.
Dies bezieht sich auf die Achse einer Funktion, die angewendet werden soll.Befehl:Bei der Berechnung des Ergebnisses werden alle Nullwerte ausgeschlossen.Ebene:Es zählt zusammen mit einer bestimmten Ebene und kollabiert in einer Reihe, wenn die Achse ein MultiIndex (hierarchisch) ist.nur numerisch:Es enthält nur int-, float- und boolesche Spalten. Bei „Keine“ wird versucht, alles zu verwenden und dann nur numerische Daten zu verwenden. Für Serien nicht implementiert.

Kehrt zurück

Es gibt den Mittelwert der Serie oder des DataFrame zurück, wenn die Ebene angegeben ist.

Beispiel

 # 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) 

Ausgabe

10 hoch 6

 A 7.0 B 13.2 C 8.6 D 15.4 dtype: float64 

Beispiel2

 # 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) 

Ausgabe

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