numeric_only=None, **kwargs) axis:要应用的函数的轴。 skipna:计算结果时排除NA /null值。 level:如果轴是MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,并折叠成标量。 numeric_only:仅包括float,int,boolean列。 **kwargs:要传递给函数的其他关键字参数 如果给定的数据中存在缺失值,...
DataFrame.mean(axis=None,skipna=None,level=None,numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis : {index (0), columns (1)} skipna :布尔值,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行/列都是NaN,那么结果也就是NaN level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex (hierarchical), ...
numeric_only:仅包括浮点型,整数型和布尔型列。如果为None,将尝试使用所有内容,然后仅使用数字数据。未针对系列实施。 返回值:意思是:Series或DataFrame(如果指定级别) 范例1:采用mean()函数查找索引轴上所有观测值的平均值。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the dataframedf = pd.DataFrame({"...
DataFrame.mean(axis=0, skipna=True, level=None, numeric_only=None) axis:0表示按列计算,1表示按行计算。 skipna:是否忽略NA/null值。 level:在多级索引上计算的级别。 numeric_only:是否只包含数值类型。 使用实例:# 计算每列的均值mean_values = df.mean()print(mean_values) 输出结果:A 3.0B 7.0...
data.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) axis : {index (0), columns (1)} Axis for the function to be applied on. skipna : bool, default True Exclude NA/null values when computing the result. level : int or level name, default None If the axis...
numeric_only:仅包括float,int,boolean列。 **kwargs:要传递给函数的其他关键字参数。 返回:均值:标量或系列(如果指定级别) 范例1:采用Series.mean()函数查找给定系列对象中基础数据的均值。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the Seriessr = pd.Series([10,25,3,25,24,6])# Create the...
new=df.mean()df=df.append(new,ignore_index=True)当new为Series对象且无name时，ignore_index=True为必须 eg：df=df.append(new,ignore_index=True)三、max、min函数 四、求中位数，median函数 DataFrame.median(axis=,skipna=,numeric_only)参数说明：numeric_only=False，仅计算数值型，默认无 五、求众数...
numeric_only:只允许是数值型数据 interpolation(插值方法):可以是 {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’}之一,默认是linear。 reset_index函数 reset就是重置的含义,index就是行索引;连起来就是重置行索引 df9 = pd.DataFrame({"fruit":["苹果","香蕉","橙子","橙子","苹果"...
numeric_only: 布尔值或 None。若为 True,则只包括数字列。如果为 None,则尝试包括所有列。 min_count: 整数,表示需要参与求和操作的最少非 NaN 元素个数。如果少于该数目,则返回 NaN。 案例:对于price 大于 2500 的数据进行求和: import pandas as pd # 示例数据 data = { 'age': [25, 30, 20, 35...
[axis, skipna, level, …])返回最大值DataFrame.mean([axis, skipna, level, …])返回均值DataFrame.median([axis, skipna, level, …])返回中位数DataFrame.min([axis, skipna, level, …])返回最小值DataFrame.mode([axis, numeric_only])返回众数DataFrame.pct_change([periods, fill_method, …])...