如何在Python中获取数据框中特定列的均值?

在数据分析中，获取指定列的均值是非常常见的操作，Python中pandas库提供了一种简单易用的方法来完成这项任务。本文将介绍使用两种方法获取数据框中特定列的均值。

方法1：使用pandas的mean()函数

pandas的mean()函数用于计算数据框或序列的均值。下面是使用mean()函数获取数据框中特定列（例如“score”列）的均值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'student': ['Tom', 'John', 'Alice', 'Bob'],
                   'gender': ['M', 'M', 'F', 'M'],
                   'score': [78, 85, 92, 80]})

# 获取“score”列的均值
mean = df['score'].mean()

print('均值为：', mean)

输出结果为：

均值为： 83.75

在上面的示例代码中，首先我们创建了一个包含了学生姓名、性别和分数的示例数据框。然后，我们使用mean()函数来获取“score”列的均值，并把结果存储在变量mean中。最后，我们将结果打印出来。

需要注意的是，mean()函数只计算数值型数据的均值，因此，在使用该函数前需要确保选取的列包含数值型数据。

方法2：使用numpy库的mean()函数

除了pandas自带的mean函数，使用numpy库中的mean()函数也可以完成同样的任务。下面是使用numpy库计算数据框中特定列（例如“score”列）的均值的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'student': ['Tom', 'John', 'Alice', 'Bob'],
                   'gender': ['M', 'M', 'F', 'M'],
                   'score': [78, 85, 92, 80]})

# 获取“score”列的均值
mean = np.mean(df['score'])

print('均值为：', mean)

输出结果为：