Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
Last updated
Last updated
В этом посте вы узнаете, как вычислить среднее значение (average) в Pandas для одного столбца, нескольких столбцов или всего датафрейма. Вы также узнаете, как пропустить значения na или включить их в свой расчет.
Оглавление
Если вы хотите использовать пример dataframe для практики, загрузите приведенный ниже образец dataframe. Данные представляют собой зарплаты людей за период в четыре года:
Это возвращает следующий фрейм данных:
Вычислить среднее значение для одного столбца очень просто. Мы можем просто вызвать метод .mean() для отдельного столбца, и он вернет среднее значение этого столбца.
Например, давайте вычислим среднюю зарплату Карла за все годы:
Мы можем видеть, что средняя зарплата Карла за четыре года составила 2150.
Теперь предположим, что вы хотите вычислить среднее значение для строки dataframe. Мы можем сделать это, просто изменив параметр axis=.
Допустим, мы хотим получить среднюю зарплату всех людей за 2018 год. Мы можем получить данные за 2018 год с помощью метода .loc (о котором вы можете узнать больше в моем руководстве по ссылке).
Теперь, в качестве альтернативы, вы можете вычислить среднее значение для каждой строки. Вы можете сделать это, не указывая выбор строки и изменив параметр axis=.
Попробуем это на практике:
Это возвращает следующую серию:
Если вы хотите вычислить среднее значение нескольких столбцов, вы можете просто применить метод .mean() к выбранным столбцам.
В приведенном ниже примере мы возвращаем средние зарплаты Карла и Джейн. Обратите внимание, что для правильного выбора данных необходимо использовать двойные квадратные скобки:
Это возвращает следующий результат:
Наконец, если вы хотите получить среднее значение для каждого столбца в dataframe Pandas, вы можете просто применить метод .mean() ко всему dataframe.
Попробуем это сделать, написав следующий код:
Теперь вы можете вычислить среднее значение для всего dataframe.
Одно важное замечание: по умолчанию пропущенные значения исключаются из расчёта среднего. Таким образом, пропущенное значение обрабатывается как отсутствующее, а не как ноль.
Если вы хотите вычислить среднее значение с учётом пропущенных данных, вы можете сначала присвоить им значения с помощью метода Pandas .fillna(). Ознакомьтесь с моим руководством по этой ссылке, чтобы узнать больше:
Давайте вычислим среднее значение, включая и исключая пропущенное значение в столбце Melissa:
Наконец, давайте воспользуемся методом Pandas .describe(), чтобы вычислить среднее значение (а также некоторые другие полезные статистики). Чтобы узнать больше о методе Pandas .describe(), ознакомьтесь с моим руководством по этой ссылке.
Давайте посмотрим, как мы можем получить среднее значение и другие полезные статистики:
Если вы хотите получить только среднее значение, вы можете просто использовать акцессор .loc для доступа к данным:
В этой статье вы узнали, как вычислить среднее значение в Pandas с помощью метода .mean(). Вы научились вычислять среднее по столбцу, по строке, по нескольким столбцам и по всему dataframe. Кроме того, вы узнали, как рассчитать среднее значение с учетом пропущенных значений.
Чтобы узнать больше о методе .mean() в Pandas, ознакомьтесь