Funcția mean() este utilizată pentru a returna media valorilor pentru axa solicitată. Dacă aplicăm această metodă pe a Obiect serie , apoi se întoarce a valoare scalară , care este valoarea medie a tuturor observațiilor din cadrul de date.

Dacă aplicăm această metodă pe un obiect DataFrame, atunci returnează un obiect Series care conține media valorilor peste axa specificată.

coada de prioritate c++

Sintaxă

 DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 

Parametrii

axă:{index (0), coloane (1)}.
Aceasta se referă la axa pentru o funcție care urmează să fie aplicată.Ordin:Exclude toate valorile nule la calculul rezultatului.nivel:Contează împreună cu un anumit nivel și se prăbușește într-o serie dacă axa este un MultiIndex (ierarhic),numeric_only:Include doar coloane int, float, boolean. Dacă nu există, va încerca să folosească totul, apoi va folosi numai date numerice. Nu este implementat pentru serie.

Se intoarce

Returnează media Series sau DataFrame dacă nivelul este specificat.

Exemplu

 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe info = pd.DataFrame({'A':[8, 2, 7, 12, 6], 'B':[26, 19, 7, 5, 9], 'C':[10, 11, 15, 4, 3], 'D':[16, 24, 14, 22, 1]}) # Print the dataframe info # If axis = 0 is not specified, then # by default method return the mean over # the index axis info.mean(axis = 0) 

Ieșire

care este urfi javed

 A 7.0 B 13.2 C 8.6 D 15.4 dtype: float64 

Exemplul 2

 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe info = pd.DataFrame({'A':[5, 2, 6, 4, None], 'B':[12, 19, None, 8, 21], 'C':[15, 26, 11, None, 3], 'D':[14, 17, 29, 16, 23]}) # while finding mean, it skip null values info.mean(axis = 1, skipna = True) 

Ieșire

 0 11.500000 1 16.000000 2 15.333333 3 9.333333 4 15.666667 dtype: float64