pandas是一個強(qiáng)大的Python數(shù)據(jù)分析的工具包。
pandas是基于NumPy構(gòu)建的。
pandas的主要功能
本文用到的表格內(nèi)容如下:
先來看一下原始情形:
import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df)
result:
分類 貨品 實體店銷售量 線上銷售量 成本 售價
0 水果 蘋果 34 234 12 45
1 家電 電視機(jī) 56 784 34 156
2 家電 冰箱 78 345 24 785
3 書籍 python從入門到放棄 25 34 13 89
4 水果 葡萄 789 56 7 398
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.mean())
result:
實體店銷售量 196.4
線上銷售量 290.6
成本 18.0
售價 294.6
dtype: float64
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.mean(axis=1))
result:
0 81.25
1 257.50
2 308.00
3 40.25
4 312.50
dtype: float64
先看運(yùn)行結(jié)果,我們可以看到,每一行求平均數(shù)的時候直接忽略文本字符類型的列,只對數(shù)字類型的列進(jìn)行求平均數(shù)。就比如第一行的數(shù)據(jù)
分類 貨品 實體店銷售量 線上銷售量 成本 售價
0 水果 蘋果 34 234 12 45
上面的81.25=(34+234+12+45) / 4,,其他的行也是如此
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df['實體店銷售量'].mean())
result:
196.4
1.2.2 求取單獨(dú)某一行的平均數(shù)
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.iloc[[0]].mean())
result:
實體店銷售量 34.0
線上銷售量 234.0
成本 12.0
售價 45.0
dtype: float64
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df[['實體店銷售量', "線上銷售量"]].mean())
result:
實體店銷售量 196.4
線上銷售量 290.6
dtype: float64
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.iloc[[0, 1]].mean())
result:
實體店銷售量 45.0
線上銷售量 509.0
成本 23.0
售價 100.5
dtype: float64
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.median())
result:
實體店銷售量 56.0
線上銷售量 234.0
成本 13.0
售價 156.0
dtype: float64
可以看到,中位數(shù)的概念只對數(shù)字有效
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.median(axis=1))
result:
0 39.5
1 106.0
2 211.5
3 29.5
4 227.0
dtype: float64
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df['實體店銷售量'].median())
result:
56.0
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.iloc[[0]].median())
result:
實體店銷售量 34.0
線上銷售量 234.0
成本 12.0
售價 45.0
dtype: float64
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df[['實體店銷售量', "線上銷售量"]].median())
result:
實體店銷售量 56.0
線上銷售量 234.0
dtype: float64
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.iloc[[0, 1]].median())
result:
實體店銷售量 45.0
線上銷售量 509.0
成本 23.0
售價 100.5
dtype: float64
到此這篇關(guān)于pandas求平均數(shù)和中位數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas求平均數(shù)中位數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
標(biāo)簽:雅安 西安 贛州 許昌 濰坊 七臺河 辛集 渭南
巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標(biāo)題《pandas求平均數(shù)和中位數(shù)的方法實例》,本文關(guān)鍵詞 pandas,求,平均數(shù),和,中位數(shù),;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題,煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。