极客笔记如何在Pandas Python中获取包含数字值的DataFrame的列的平均值？
在数据分析和处理中，经常需要计算数据集中特定列的平均值。在Pandas Python中，我们可以使用mean()函数来轻松地计算DataFrame对象中数字列的平均值。本文将介绍如何使用Pandas Python获取包含数字值的DataFrame对象的列的平均值。
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准备工作
在开始计算DataFrame对象中的列的平均值之前，我们必须先准备好相应的环境。首先，我们需要安装Pandas库，以便在Python中使用DataFrame对象。可以通过使用以下命令在终端或命令行中安装Pandas库：
pip install pandas
接下来，我们需要导入Pandas库和创建一个包含数字列的DataFrame对象。假设我们有一个名为“sales”的DataFrame对象，其中包含“sales_id”、“product_id”、“sales_date”和“sales_amount”列：
import pandas as pd
sales_data = {
'sales_id': [101, 102, 103, 104, 105],
'product_id': ['P001', 'P002', 'P003', 'P004', 'P005'],
'sales_date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
'sales_amount': [100.00, 150.50, 200.00, 75.25, 125.70]
}
sales = pd.DataFrame(sales_data)
print(sales)
输出结果如下：
sales_id product_id sales_date sales_amount
0 101 P001 2021-01-01 100.00
1 102 P002 2021-01-02 150.50
2 103 P003 2021-01-03 200.00
3 104 P004 2021-01-04 75.25
4 105 P005 2021-01-05 125.70
现在我们已经创建了一个包含数字列的DataFrame对象，可以继续计算其列的平均值。
计算DataFrame对象中的列的平均值
在Pandas Python中，我们可以使用mean()函数来计算DataFrame对象中数字列的平均值。mean()函数将返回一个Series对象，其中包含每个数字列的平均值。让我们来看看如何使用mean()函数计算“sales_amount”列的平均值：
sales_mean = sales.mean()
print(sales_mean)
输出结果如下：
sales_id 103.0
sales_amount 150.7
dtype: float64
如上所示，我们得到了一个包含“sales_id”和“sales_amount”列平均值的Series对象。请注意，mean()函数仅计算数字列的平均值，而非包含文本值的列。在这种情况下，“sales_id”列包含数字值，但它代表唯一的销售标识符，因此不应该包括在平均值中。
如果我们只想计算特定列的平均值，可以使用iloc[]函数选择要计算的列。假设我们只想计算“sales_amount”列的平均值：
sales_mean = sales.iloc[:, 3].mean()
print(sales_mean)
输出结果如下：
150.7
现在我们已经成功地计算了DataFrame对象中数字列的平均值，我们可以将其用于数据分析或可视化。
结论
在本文中，我们学习了如何使用Pandas Python计算DataFrame对象中数字列的平均值。我们了解到，mean()函数将返回一个Series对象，其中包含每个数字列的平均值。我们还学习了如何使用iloc[]函数选择要计算平均值的列。这些技能可以帮助我们在数据处理和分析中更高效地使用Pandas。
需要注意的是，计算平均值时应该根据具体情况选择相应的列，而不能将包含文本值的列包括在计算中。此外，在实际应用中，可能还需要考虑过滤无效值或异常值等问题。
总而言之，Pandas Python提供了非常强大的数据处理和分析功能，掌握这些功能对于数据分析和挖掘任务非常有帮助。