Pandas erhalten Spaltenmittelwert / Mittelwert mit rundem Wert

Ich kann den Durchschnitt oder Mittelwert einer Spalte in Pandas nicht ermitteln. A haben einen Datenrahmen. Keines der Dinge, die ich unten ausprobiert habe, gibt mir den Durchschnitt der Spalteweight

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

Im Folgenden werden mehrere Werte zurückgegeben, nicht einer:

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

So auch:

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

Wenn Sie nur den Mittelwert der weightSpalte möchten , wählen Sie die Spalte (die eine Serie ist) aus und rufen Sie auf .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

Versuchen Sie df.mean(axis=0), das axis=0Argument berechnet den spaltenweisen Mittelwert des Datenrahmens, sodass das Ergebnis der axis=1zeilenweise Mittelwert ist, sodass Sie mehrere Werte erhalten.

Versuchen Sie, print (df.describe())einen Schuss zu geben . Ich hoffe, es ist sehr hilfreich, eine allgemeine Beschreibung Ihres Datenrahmens zu erhalten.

Sie können verwenden

df.describe() 

Sie erhalten grundlegende Statistiken des Datenrahmens und den Mittelwert einer bestimmten Spalte, die Sie verwenden können

df["columnname"].mean()

Sie können auch mit der Punktnotation (auch Attributzugriff genannt) auf eine Spalte zugreifen und dann deren Mittelwert berechnen:

df.your_column_name.mean()

Mittelwert für jede Spalte 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

und wenn Sie den Durchschnitt aller Spalten wollen:

df.stack().mean()
6.0

Zusätzlich, wenn Sie den roundWert nach dem Finden der erhalten möchten 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

Sie können eine der beiden folgenden Anweisungen verwenden:

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

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())

Sie können einfach Folgendes wählen: df.describe (), das Ihnen alle relevanten Details liefert, die Sie benötigen. Um jedoch den minimalen, maximalen oder durchschnittlichen Wert einer bestimmten Spalte zu ermitteln (in Ihrem Fall "Gewichte"), verwenden Sie:

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