Ошибки вычисления среднего значения pandas

• Чтобы вычислить среднее значение в Pandas DataFrame, вы можете использовать метод pandas.DataFrame.mean(). Используя метод mean(), вы можете вычислить среднее значение по оси или по всему DataFrame.

Пример 1

В этом примере мы рассчитаем среднее значение по столбцам. Мы узнаем средние оценки, полученные студентами по предметам.

import pandas as pd

mydictionary = {'names': ['Somu', 'Kiku', 'Amol', 'Lini'],
	'physics': [68, 74, 77, 78],
	'chemistry': [84, 56, 73, 69],
	'algebra': [78, 88, 82, 87]}

# create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('DataFramen----------')
print(df_marks)

# calculate mean
mean = df_marks.mean()
print('nMeann------')
print(mean)

Вывод:

DataFrame
----------
  names  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87

Mean
------
physics      74.25
chemistry    70.50
algebra      83.75
dtype: float64

Функция mean() возвращает Pandas, это поведение функции mean() по умолчанию. Следовательно, в этом конкретном случае вам не нужно передавать какие-либо аргументы функции mean(). Или, если вы хотите явно указать функцию для вычисления по столбцам, передайте axis = 0, как показано ниже.

df_marks.mean(axis=0)

Пример 2

В этом примере мы создадим DataFrame с числами, присутствующими во всех столбцах, и вычислим среднее значение.

Из предыдущего примера мы видели, что функция mean() по умолчанию возвращает среднее значение, вычисленное среди столбцов.

import pandas as pd

mydictionary = {'names': ['Somu', 'Kiku', 'Amol', 'Lini'],
	'physics': [68, 74, 77, 78],
	'chemistry': [84, 56, 73, 69],
	'algebra': [78, 88, 82, 87]}

# create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('DataFramen----------')
print(df_marks)

# calculate mean of the whole DataFrame
mean = df_marks.mean().mean()
print('nMeann------')
print(mean)

Вывод:

DataFrame
----------
  names  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87

Mean
------
76.16666666666667

Пример 3: по строкам

В этом примере мы вычислим среднее значение всех столбцов по строкам или оси = 1. В этом конкретном примере среднее значение по строкам дает среднее значение или процент оценок, полученных каждым учеником.

import pandas as pd

mydictionary = {'names': ['Somu', 'Kiku', 'Amol', 'Lini'],
	'physics': [68, 74, 77, 78],
	'chemistry': [84, 56, 73, 69],
	'algebra': [78, 88, 82, 87]}

# create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('DataFramen----------')
print(df_marks)

# calculate mean along rows
mean = df_marks.mean(axis=1)
print('nMeann------')
print(mean)

# display names and average marks
print('nAverage marks or percentage for each student')
print(pd.concat([df_marks['names'], mean], axis=1))

Вывод:

DataFrame
----------
  names  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87

Mean
------
0    76.666667
1    72.666667
2    77.333333
3    78.000000
dtype: float64

Average marks or percentage for each student
  names          0
0  Somu  76.666667
1  Kiku  72.666667
2  Amol  77.333333
3  Lini  78.000000

В этом руководстве по Pandas мы узнали, как рассчитать среднее значение всего DataFrame, по столбцу (столбцам) и строкам.