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# 熊猫数据框架平均值——如何计算平均值？
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> 原文：<https://www.askpython.com/python-modules/pandas/pandas-dataframe-mean>
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在本文中，我们将计算 Python pandas 中的数据帧平均值。Python 被广泛用于数据分析和处理。所以一般来说 python 是用来处理庞大且未分类的非正式数据的。为了从我们现有的数据中获得有意义的信息，我们使用统计概念，如均值、中值和众数。这些概念有助于我们对数据进行适当的分类和建模，以便提出一个非常有效的模型。
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## 什么是卑鄙？
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Mean 基本上是我们数据集的平均值。对于一个数据集，算术平均值，也称为算术平均值，是一组有限数字的中心值:具体来说，是值的总和除以值的个数。平均值由以下公式给出:
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|  | = | 等差中项 |
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|  | = | 值的数量 |
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|  | = | 数据集值 |
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## 熊猫的数据帧均值
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我们在 pandas 中有一个内置的均值函数，可以用在我们的数据框对象上。为了使用 mean 函数，我们需要在代码片段中导入 [pandas 库](https://www.askpython.com/python-modules/pandas/python-pandas-module-tutorial)。现在让我们理解均值函数的基本语法和性质
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## 熊猫。数据帧.平均值
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mean 函数在应用于系列时将返回系列的平均值，在应用于 dataframe 对象时，将返回 dataframe 中所有系列的平均值列表。现在让我们理解均值函数的语法和参数。
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## 句法
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DataFrame.mean(axis=None，skipna=None，level=None，numeric_only=None，**kwargs)
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## 因素
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* **轴**:取值可以是 0，也可以是 1。默认值为 0，表示索引/行轴。
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当轴= 0 时，该功能应用于索引轴和
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* 当 axis = 1 时，它应用于列。
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* **skipna:** 计算结果时排除所有空值。
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* **级别:**与特定级别一起计数，如果轴是多指标(分层)，则折叠成一个系列。
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* **numeric_only:** 只包含 int、float、boolean 列。如果没有，它将尝试使用所有数据，然后只使用数字数据。未针对系列实施。
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* ****kwargs:** 要传递给函数的附加关键字参数。
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**返回**系列或数据帧的平均值。
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既然我们已经熟悉了函数的语法和参数，现在让我们通过一些例子来理解函数的工作原理。
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## 示例–如何计算数据帧平均值
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```py
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import pandas as pd
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data = [[4, 1, 5], [3, 6, 7], [4, 5, 2], [2, 9, 4]]
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df = pd.DataFrame(data)
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print(df.mean(axis = 0))
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```
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## 输出
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```py
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0 3.25
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1 5.25
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2 4.50
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dtype: float64
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```
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我们可以看到，平均值是为数据帧的每一行/索引计算的
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## 示例–用轴 1 计算数据帧平均值
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```py
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import pandas as pd
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data = [[4, 1, 5], [3, 6, 7], [4, 5, 2], [2, 9, 4]]
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df = pd.DataFrame(data)
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print(df.mean(axis = 1))
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```
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## 输出
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```py
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0 3.333333
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1 5.333333
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2 3.666667
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3 5.000000
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dtype: float64
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```
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这里我们可以看到，平均值是为每一列计算的。
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在下一个例子中，我们将看到如何将均值函数应用于数据帧中的特定序列。
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## 示例 3–计算不带轴的平均值
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```py
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import pandas as pd
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data = [[4, 1, 5], [3, 6, 7], [4, 5, 2], [2, 9, 4]]
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df = pd.DataFrame(data)
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print(df[0].mean())
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```
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上面的代码将打印数据帧中第一个索引轴的平均值。
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## 输出
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```py
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3.25
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```
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这里我们可以验证输出是一个标量值，它是 df[0] = {4，3，4，2}的平均值。即(4+3+4+2)/3 = 3.25
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## 结论
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通过本文，我们了解了 mean()函数在熊猫图书馆中的用途和应用。
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## 参考
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[https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.mean.html](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.mean.html) |