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Python-PandasDataFrameの列値の平均を計算します


列値の平均を計算するには、mean()メソッドを使用します。まず、必要なパンダライブラリをインポートします-

import pandas as pd

次に、2つの列を持つDataFrameを作成します-

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] }
)

mean()-

を使用して単一の列「単位」の平均を見つける
print"Mean of Units column from DataFrame1 = ",dataFrame1['Units'].mean()

同様に、2番目の から平均値を計算しました。 DataFrame。

以下は完全なコードです-

import pandas as pd

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] }
)

print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1

# Finding mean of "Units" column
print"Mean of Units column from DataFrame1 = ",dataFrame1['Units'].mean()

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Product": ['TV', 'PenDrive', 'HeadPhone', 'EarPhone', 'HDD', 'SSD'],
      "Price": [8000, 500, 3000, 1500, 3000, 4000]
   }
)

print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2

# Finding mean of "Price" column
print"Mean of Price column from DataFrame2 = ",dataFrame2['Price'].mean()

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame1 ...
       Car   Units
0      BMW    100
1    Lexus    150
2     Audi    110
3    Tesla     80
4  Bentley    110
5   Jaguar     90
Mean of Units column from DataFrame1 = 106.666666667

DataFrame2 ...
   Price   Product
0   8000   TV
1   500    PenDrive
2   3000   HeadPhone
3   1500   EarPhone
4   3000   HDD
5   4000   SSD
Mean of Price column from DataFrame2 = 3333.33333333

  1. Pandas Pythonでデータフレームの数値を含む列の平均を取得するにはどうすればよいですか?

    特定の列の平均値、または数値を含むすべての列の平均値を取得する必要がある場合があります。ここで、mean()関数を使用できます。 「平均」という用語は、すべての値の合計を求め、それをデータセット内の値の総数で割ることを意味します。 同じのデモンストレーションを見てみましょう- 例 import pandas as pd my_data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']), 'Age':pd.Series([

  2. Pandas Pythonでデータフレームの特定の列の合計を取得するにはどうすればよいですか?

    特定の列の合計を取得する必要がある場合があります。ここで「合計」関数を使用できます。 合計を計算する必要がある列は、値として合計関数に渡すことができます。列のインデックスを渡して合計を求めることもできます。 同じのデモンストレーションを見てみましょう- 例 import pandas as pd my_data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']),'Age':pd.Series([45, 67, 89, 1