パンダは列の平均/平均を取得します

パンダの列の平均または平均を取得できません。Aにはデータフレームがあります。以下で試したもののどちらも、列の平均を与えませんweight

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

次は、1つではなく複数の値を返します。

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

これもそうです：

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

weight列の平均のみが必要な場合は、列（系列）を選択し、次を呼び出します.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

試行するとdf.mean(axis=0)、axis=0引数はデータフレームの列ごとの平均を計算するため、結果axis=1は行ごとの平均になるため、複数の値が得られます。

print (df.describe())ショットを与えるようにしてください。データフレームの全体的な説明を取得することが非常に役立つことを願っています。

あなたは使うことができます

df.describe() 

データフレームの基本的な統計を取得し、使用できる特定の列の平均を取得します

df["columnname"].mean()

ドット表記（属性アクセスとも呼ばれます）を使用して列にアクセスし、その平均を計算することもできます。

df.your_column_name.mean()

の各列の平均 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

すべての列の平均が必要な場合：

df.stack().mean()
6.0

さらに、をround見つけた後に値を取得したい場合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

以下の2つのステートメントのいずれかを使用できます。

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())

単純に次のようにすることができます：df.describe（）は、必要なすべての関連詳細を提供しますが、特定の列の最小値、最大値、または平均値（たとえば、「重み」）を見つけるには、次を使用します。

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