pandas中怎么求平均數和中位數

這期內容當中小編將會給大家帶來有關pandas中怎么求平均數和中位數，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

準備

pandas是一個強大的Python數據分析的工具包。

pandas是基于NumPy構建的。

pandas的主要功能

• 具備對其功能的數據結構DataFrame、Series

• 集成時間序列功能

• 提供豐富的數學運算和操作

• 靈活處理缺失數據

本文用到的表格內容如下:

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      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

1.求平均數

1.1對全表進行操作

1.1.1求取每列的平均數

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

1.1.2 求取每行的平均數

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

先看運行結果，我們可以看到，每一行求平均數的時候直接忽略文本字符類型的列，只對數字類型的列進行求平均數。就比如第一行的數據

   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

1.2 對單獨的一行或者一列進行操作

1.2.1 求取單獨某一列的平均數

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 求取單獨某一行的平均數

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

1.3 對多行或者多列進行操作

1.3.1 求取多列的平均數

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

1.3.2 求取多行的平均數

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

2 求中位數

2.1對全表進行操作

2.1.1對每一列求中位數

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，中位數的概念只對數字有效

2.1.2 對每一行求中位數

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

2.2 對單獨的一行或者一列進行操作

2.2.1 對某一列求中位數

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx')
print(df['實體店銷售量'].median())

result:

56.0

2.2.2 對某一行求中位數

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

2.3 對多行或者多列進行操作

2.3.1 對多列求中位數

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

2.3.2 對多行求中位數

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

上述就是小編為大家分享的pandas中怎么求平均數和中位數了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。