i panda ottengono la colonna media / media

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Non riesco a ottenere la media o la media di una colonna in Panda. A hanno un frame di dati. Nessuna delle cose che ho provato di seguito mi dà la media della colonnaweight

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

Quanto segue restituisce diversi valori, non uno:

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

Quindi fa questo:

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

python pandas

— Pizza al salame piccante
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Possibile duplicato di come ottenere la media dei valori della colonna del frame di dati

— Jeru Luke,

df.groupby('weight')non era quello che volevi, perché divideva il df in colonne separate, ognuna con un distinto valore di peso. Invece di solodf['weight'].mean()

— smci,

allDF. weight.mean ()

— DataFramed

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Se vuoi solo la media della weightcolonna, seleziona la colonna (che è una serie) e chiama .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

e se volessi ottenere una media per ogni colonna?

— Chris,

3

@Chris df.describe ()

— Abhishek Poojary

2

@Chris df.mean () ti dà il peso di ogni colonna e lo restituisce in una serie.

— emschorsch,

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Prova df.mean(axis=0), l' axis=0argomento calcola la media saggia della colonna del frame di dati in modo che il risultato sia axis=1una media saggia di riga in modo da ottenere più valori.

— Chandu
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Prova a provare print (df.describe()). Spero che sia molto utile ottenere una descrizione generale del tuo frame di dati.

— nainometer
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1

display(df.describe())è meglio (nei quaderni di Jupyter) perché displayda ipython fornisce HTML formattato anziché ASCII, che è più visivamente utile / gradevole.

— Zhanwen Chen,

6

Puoi usare

df.describe()

otterrai statistiche di base del frame di dati e per ottenere la media di una colonna specifica che puoi usare

df["columnname"].mean()

— Arun Singh
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1

Questo è un duplicato delle risposte sopra menzionate.

— Mehdi Boukhechba,

6

Puoi anche accedere a una colonna usando la notazione punto (chiamata anche accesso agli attributi) e quindi calcolare la sua media:

df.your_column_name.mean()

— Nikos Tavoularis
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4

Media per ogni colonna in 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

e se vuoi la media di tutte le colonne:

df.stack().mean()
6.0

— Harvey
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1

Inoltre, se si desidera ottenere il roundvalore dopo aver trovato il 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

È possibile utilizzare una delle due seguenti istruzioni:

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

— davidbilla
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Per favore, arricchisci la tua risposta con commenti adeguati. In caso contrario, è probabile che venga contrassegnato per l'eliminazione

— 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())

— CACCIATORE
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0

Puoi semplicemente scegliere: df.describe () che ti fornirà tutti i dettagli rilevanti di cui hai bisogno, ma per trovare il valore minimo, massimo o medio di una particolare colonna (ad esempio "pesi" nel tuo caso), usa:

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

— SHAGUN SHARMA
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