Pandas Series.mean() 函数返回给定 Series 对象中基础数据的平均值。 语法:Series.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 参数:axis:要应用的函数的轴。skipna:在计算结果时排除 NA/null 值。level:如果轴是 MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,折叠成 scalar.numeric_only...
In [9]: titanic.groupby("Sex").mean(numeric_only=True) Out[9]: PassengerId Survived Pclass ... SibSp Parch Fare Sex ... female431.0286620.7420382.159236...0.6942680.64968244.479818male454.1473140.1889082.389948...0.4298090.23570225.523893[2rows x7columns] 获取Pclass的平均值并没有太多意义。如果我们...
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 ...
mean([axis, skipna, level, numeric_only]) 返回值的平均值median([axis, skipna, level, numeric_only]) 返回所请求轴的值的中值。melt([id_vars, value_vars, var_name, …]) 取消将DataFrame从宽格式转为长格式,可以选择保留标识符。memory_usage([index, deep]) 返回每列的内存使用情况(以字节为...
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), ...
用法:DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis:{索引(0),列(1)} skipna:计算结果时排除NA /空值 level:如果轴是MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,折叠成一个系列 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...
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,可以使用参数skipna直接跳过: s1 = pd.Series([10,None,16,14,30,None]) s1 010.0 1NaN 216.0 314.0 430.0 5NaN dtype: float64
prod(axis=None, skipna=True, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs) 参数|值|描述 |--|--|--| axis|{索引(0),列(1)}|要应用的函数的轴。 skipna|布尔值,默认为True|计算结果时排除NA/NULL值。 level|Int或Level名称,默认为无|如果轴是多索引(分层),则沿特定级别计数,折叠...
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, …])...