pandas计算dataframe数据行的均值实战:设置skipna=False可以计算含有NaN值的行均值
在使用pandas进行数据分析时,统计数据的平均值是一个非常基础且常用的操作。而对于一个DataFrame数据集,如何对行数据进行均值计算呢?本文将以实战的方式,介绍如何使用pandas的mean函数进行行数据均值计算,并且讲解其中的一个小技巧——设置skipna=False可以计算含有NaN值的行均值。
首先,我们需要导入pandas库,并且创建一个示例数据:
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例数据
data = {
'A': [1
本文介绍了如何使用pandas计算DataFrame数据行的均值,特别是设置skipna=False来包含NaN值进行计算。通过实战示例,展示了如何添加新列'Mean'存储每一行的均值,以及如何计算所有数据的均值,为pandas数据分析提供实用技巧。
订阅专栏 解锁全文
1037

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



