python中mean的用法_Python pandas.DataFrame.mean函数方法的使用
DataFrame.mean(self, axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)[source]
返回所请求轴的值的平均值。
参数：axis：{index (0), columns (1)}
要应用的功能的轴。
skipna：bool，默认为True，
计算结果时排除NA/null值。
level：int或级别名称，
默认为None
如果轴是MultiIndex（分层），
则沿特定级别计数，并折叠为Series。
numeric_only：bool，
默认值None
仅包括float，int，boolean列。
如果为None，将尝试使用所有内容，
然后仅使用数字数据。未针对Series实施。
**kwargs
要传递给函数的其他关键字参数。
返回：Series 或 DataFrame(如果指定level)
例子import pandas as pd
info= pd.DataFrame（{ “A” ：[ 8 ， 2 ， 7 ， 12 ， 6 ]，
“B” ：[ 26 ， 19 ， 7 ， 5 ， 9 ]，
“C” ：[ 10 ， 11 ， 15 ， 4 ， 3 ]，
“d” ：[ 16 ， 24 ， 14 ， 22 ， 1 ]}）
＃打印数据框
info
＃如果 未指定 axis = 0 ，则默认情况下 方法 返回 均值
＃索引轴
info.mean(axis = 0)
输出结果：7.0
B 13.2
C 8.6
D 15.4
dtype：float64import pandas as pd
＃创建DataFrame
info = pd.DataFrame({"A":[5, 2, 6, 4, None],
"B":[12, 19, None, 8, 21],
"C":[15, 26, 11, None, 3],
"D":[14, 17, 29, 16, 23]})
# while finding mean, it skip null values
info.mean（axis = 1，skipna = True）
输出结果：0 11.500000
1 16.000000
2 15.333333
3 9.333333
4 15.666667
dtype：float64