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Pandas DataFrame.mean()

A função média() é usada para retornar a média dos valores do eixo solicitado. Se aplicarmos este método em um Objeto de série , então ele retorna um valor escalar , que é o valor médio de todas as observações no dataframe.

Se aplicarmos este método em um objeto DataFrame, ele retornará um objeto Series que contém a média dos valores no eixo especificado.

regexjava

Sintaxe

 DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 

Parâmetros

    eixo:{índice (0), colunas (1)}.
    Refere-se ao eixo de uma função que será aplicada.ordem:Exclui todos os valores nulos ao calcular o resultado.nível:Conta junto com um determinado nível e se transforma em uma Série se o eixo for um MultiIndex (hierárquico),numérico_somente:Inclui apenas colunas int, float e booleanas. Se Nenhum, ele tentará usar tudo e usará apenas dados numéricos. Não implementado para séries.

Devoluções

Ele retorna a média da Série ou DataFrame se o nível for especificado.

Exemplo

 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe 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]}) # Print the dataframe info # If axis = 0 is not specified, then # by default method return the mean over # the index axis info.mean(axis = 0) 

Saída

ah java
 A 7.0 B 13.2 C 8.6 D 15.4 dtype: float64 

Exemplo2

 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the 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) 

Saída

 0 11.500000 1 16.000000 2 15.333333 3 9.333333 4 15.666667 dtype: float64