pandas模块---------------------------------常用求平均average的用法（行与列的平均值）

求行的平均值代码：
import pandas as pd #导入模块
df=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator/Desktop/test/1.xlsx')#文件路径
a=lambda x : x.mean(1).round(2) #lambda函数
m=a(df.iloc[:,1:3])#传入第1-3列计算平均值
m=pd.DataFrame(m,columns=['平均分'])#转成dataframe,命名列
df['平均值']=m #直接把平均值赋值给df创建一个新列
print(df)

G:\Python3.8解释器\python.exe C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject/first.py
名称 列1 列2 平均值
0 产品1 1 2 1.5
1 产品2 7 3 5.0
2 产品3 5 111 58.0

Process finished with exit code 0

 

 ###########################################################
求列的平均值代码：

import pandas as pd #导入模块
df=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator/Desktop/test/1.xlsx')#文件路径
a=lambda x : x.mean(0).round(1) #lambda函数
m=a(df.iloc[:,1:3])#传入第1-3列计算平均值

#m=pd.DataFrame(m,columns=['平均分'])#转成dataframe,命名列
#df['平均值']=m #直接把平均值赋值给df创建一个新列
print(df)

avg=df['列1'].mean(0)
print(avg)
avg2=df['列2'].mean(0)
print(avg2)
avg3=df['a'].mean(0)
print(avg3)
terminal=df.mean(0)
print(terminal)
print(terminal.describe())
实现效果如下：

G:\Python3.8解释器\python.exe C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject/first.py
Unnamed: 0 列1 列2 a x
0 NaN 1 2 4 1
1 NaN 7 3 4 9
2 NaN 5 111 16 26
4.333333333333333
38.666666666666664
8.0
Unnamed: 0 NaN
列1 4.333333
列2 38.666667
a 8.000000
x 12.000000
dtype: float64
count 4.000000
mean 15.750000
std 15.595287
min 4.333333
25% 7.083333
50% 10.000000
75% 18.666667
max 38.666667
dtype: float64

Process finished with exit code 0