Python | Marco de datos de Pandas.mean()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas dataframe.mean()devuelve la media de los valores para el eje solicitado. Si el método se aplica a un objeto de la serie pandas, el método devuelve un valor escalar que es el valor medio de todas las observaciones en el marco de datos. Si el método se aplica en un objeto de marco de datos de pandas, el método devuelve un objeto de serie de pandas que contiene la media de los valores sobre el eje especificado.

Sintaxis: DataFrame.mean(axis=Ninguno, skipna=Ninguno, level=Ninguno, numeric_only=Ninguno, **kwargs)

Parámetros:
eje: {índice (0), columnas (1)}
skipna: Excluir NA/valores nulos al calcular el resultado

nivel : si el eje es un índice múltiple (jerárquico), cuente a lo largo de un nivel particular, colapsando en una serie

numeric_only : incluye solo columnas flotantes, int y booleanas. Si es Ninguno, intentará usar todo, luego use solo datos numéricos. No implementado para Serie.

Devuelve: media: serie o marco de datos (si se especifica el nivel)

Ejemplo #1: Use mean()la función para encontrar la media de todas las observaciones sobre el eje del índice.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, 44, 1],
                   "B":[5, 2, 54, 3, 2], 
                   "C":[20, 16, 7, 3, 8],
                   "D":[14, 3, 17, 2, 6]})
  
# Print the dataframe
df

Usemos la dataframe.mean()función para encontrar la media sobre el eje del índice.

# Even if we do not specify axis = 0,
# the method will return the mean over
# the index axis by default
df.mean(axis = 0)

Salida:

 
Ejemplo n.º 2: use mean()la función en un marco de datos que tiene Navalores. También encuentre la media sobre el eje de la columna.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],
                   "B":[7, 2, 54, 3, None],
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8],.
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]})
  
# skip the Na values while finding the mean
df.mean(axis = 1, skipna = True)

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