les pandas obtiennent la moyenne / moyenne de la colonne

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Je ne peux pas obtenir la moyenne ou la moyenne d'une colonne en pandas. A avoir un dataframe. Aucune des choses que j'ai essayées ci-dessous ne me donne la moyenne de la colonneweight

>>> allDF 
         ID           birthyear  weight
0        619040       1962       0.1231231
1        600161       1963       0.981742
2      25602033       1963       1.3123124     
3        624870       1987       0.94212

Ce qui suit renvoie plusieurs valeurs, pas une:

allDF[['weight']].mean(axis=1)

Alors fait ceci:

allDF.groupby('weight').mean()

python pandas

— Pizza au pepperoni
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Reproduction

— Jeru Luke

df.groupby('weight')n'était pas ce que vous vouliez, car il divisait le df en colonnes séparées, chacune avec une valeur de poids distincte. Au lieu de justedf['weight'].mean()

— smci

allDF. weight.mean ()

— DataFramed le

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Si vous ne voulez que la moyenne de la weightcolonne, sélectionnez la colonne (qui est une série) et appelez .mean():

In [479]: df
Out[479]: 
         ID  birthyear    weight
0    619040       1962  0.123123
1    600161       1963  0.981742
2  25602033       1963  1.312312
3    624870       1987  0.942120

In [480]: df["weight"].mean()
Out[480]: 0.83982437500000007

— DSM
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1

et si je voulais avoir une moyenne de chaque colonne?

— Chris

3

@Chris df.describe ()

— Abhishek Poojary

2

@Chris df.mean () vous donne le poids de chaque colonne et le renvoie dans une série.

— emschorsch

24

Essayez df.mean(axis=0), l' axis=0argument calcule la moyenne par colonne de la trame de données afin que le résultat soit axis=1une moyenne par ligne, vous obtenez donc plusieurs valeurs.

— Chandu
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13

Essayez de tenter print (df.describe())votre chance. J'espère qu'il sera très utile d'obtenir une description globale de votre dataframe.

— naïomètre
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1

display(df.describe())est mieux (dans Jupyter Notebooks) car displayipython fournit du HTML formaté plutôt que de l'ASCII, ce qui est plus utile / agréable visuellement.

— Zhanwen Chen

6

vous pouvez utiliser

df.describe()

vous obtiendrez des statistiques de base sur le dataframe et pour obtenir la moyenne de la colonne spécifique que vous pouvez utiliser

df["columnname"].mean()

— Arun Singh
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1

Ceci est un double des réponses mentionnées ci-dessus.

— Mehdi Boukhechba

6

Vous pouvez également accéder à une colonne en utilisant la notation par points (également appelée accès aux attributs) puis calculer sa moyenne:

df.your_column_name.mean()

— Nikos Tavoularis
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4

Moyenne pour chaque colonne en df:

    A   B   C
0   5   3   8
1   5   3   9
2   8   4   9

df.mean()

A    6.000000
B    3.333333
C    8.666667
dtype: float64

et si vous voulez la moyenne de toutes les colonnes:

df.stack().mean()
6.0

— Harvey
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1

De plus, si vous souhaitez obtenir la roundvaleur après avoir trouvé le fichier mean.

#Create a DataFrame
df1 = {
    'Subject':['semester1','semester2','semester3','semester4','semester1',
               'semester2','semester3'],
   'Score':[62.73,47.76,55.61,74.67,31.55,77.31,85.47]}
df1 = pd.DataFrame(df1,columns=['Subject','Score'])

rounded_mean = round(df1['Score'].mean()) # specified nothing as decimal place
print(rounded_mean) # 62

rounded_mean_decimal_0 = round(df1['Score'].mean(), 0) # specified decimal place as 0
print(rounded_mean_decimal_0) # 62.0

rounded_mean_decimal_1 = round(df1['Score'].mean(), 1) # specified decimal place as 1
print(rounded_mean_decimal_1) # 62.2

— Md. Tanvir Raihan
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1

Vous pouvez utiliser l'une des deux instructions ci-dessous:

numpy.mean(df['col_name'])
# or
df['col_name'].mean()

— Davidbilla
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Veuillez enrichir votre réponse avec des commentaires appropriés. Sinon, il est susceptible d'être marqué pour suppression

— Don

0

You can easily followthe following code
    `import pandas as pd 
    import numpy as np 

    classxii = {'Name':['Karan','Ishan','Aditya','Anant','Ronit'],
        'Subject':['Accounts','Economics','Accounts','Economics','Accounts'],
        'Score':[87,64,58,74,87],
        'Grade':['A1','B2','C1','B1','A2']}
    df = pd.DataFrame(classxii,index = ['a','b','c','d','e'],columns=['Name','Subject','Score','Grade'])
    print(df)
    #use the below for mean if you already have a dataframe
print('mean of score is:')
print(df[['Score']].mean())

— CHASSEUR
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0

Vous pouvez simplement choisir: df.describe () qui vous fournira tous les détails pertinents dont vous avez besoin, mais pour trouver la valeur minimale, maximale ou moyenne d'une colonne particulière (par exemple, `` poids '' dans votre cas), utilisez:

    df['weights'].mean(): For average value
    df['weights'].max(): For maximum value
    df['weights'].min(): For minimum value

— SHAGUN SHARMA
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