通过设置numeric_only=False,将再次考虑混合类型的行/列,但当无法计算平均值时会抛出错误: df.mean(numeric_only=False) TypeError: can only concatenate str (not"bool") to str 在这里,我们最终得到一个错误,因为C列包含混合类型,其中未定义+操作。 True 通过设置numeric_only=True,仅考虑数字行/列: df.mea...
DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) axis:用于指定计算平均值的轴向。默认为None,表示计算所有元素的平均值;如果设置为0或'index',则按列计算平均值;如果设置为1或'columns',则按行计算平均值。 skipna:用于指定是否在计算过程中忽略NaN值。默认为True,表示忽...
skipna布尔型。排除NaN值(skipna=True)或包含NaN值(skipna=False) level如果轴为MultiIndex,则沿特定级别计数 numeric_only布尔型。对于numeric_only=True,只包括float、int和boolean列 **kwargs函数的附加关键字参数 返回值 如果没有指定level,则返回请求轴的平均值的Series,否则返回平均值的DataFrame。
mean(numeric_only=True) #将numeric_only设置为True,仅对数值型列进行计算均值 在这个例子中,我们创建了一个包含数值和字符串类型列的DataFrame。在旧代码中,我们没有设置numeric_only参数,因此会触发FutureWarning警告。为了解决这个警告,我们在新代码中将numeric_only参数设置为True,这样只会对数值型列进行计算均值。...
Series.mean(axis=0, skipna=True, numeric_only=False,**kwargs) 返回值: Series or scalar 参数说明: axis 指定计算方向(行或列) axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 axis参数,用于指定计算方向,即按行计算或按列计算平均值: ...
It shows the same error (TypeError: agg function failed [how->mean,dtype->object]) Even after I used the numeric_only = True parameter, it returned TypeError: Cannot use numeric_only=True with SeriesGroupBy.min and non-numeric dtypes. Please helpHard...
numeric_only : 只包括 float、int、boolean 列。 **kwargs : 要传递给函数的附加关键字参数。 返回:平均值:标量或级数(如果指定了级别)示例#1: 使用Series.mean()函数找到给定序列对象中底层数据的平均值。# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the Series sr = pd.Series([10, 25,...
skipna:boolean,是否忽略NaN值,默认为True; level:int、level name,指定轴为多重索引中的特定级别; numeric_only:boolean,默认为None,是否仅包括数字数据。 对于Series: Series.mean(axis=None,skipna=None,level=None,numeric_only=None,**kwargs)
Python pandas.core.groupby.GroupBy.mean用法及代码示例用法: final GroupBy.mean(numeric_only=NoDefault.no_default, engine='cython', engine_kwargs=None) 计算组的平均值,不包括缺失值。 参数: numeric_only:布尔值,默认为真 仅包括 float、int、boolean 列。如果没有,将尝试使用所有内容,然后仅使用数字数据...
语法: DataFrame.mean(轴=无,skipna =无,级别=无,numeric _ only =无,**kwargs) 参数: 轴: skipna : 计算结果时排除 NA/null 值 级别:如果轴是一个多索引(分层),沿特定级别计数,折叠成一个系列 numeric_only : 仅包括浮点、整型和布尔型列。如果没有,将尝试使用所有内容,然后只使用数字数据。不适用...