Pandas DataFrame DataFrame.mean() Fonction

1. Syntaxe de pandas.DataFrame.mean():
2. Exemples de codes: méthode DataFrame.mean() pour trouver la moyenne le long de l’axe des colonnes
3. Exemples de codes: méthode DataFrame.mean() pour trouver la moyenne le long de l’axe Row
4. Exemples de codes: méthode DataFrame.mean() pour trouver une moyenne ignorant les valeurs NaN

Python Pandas DataFrame.mean(), la fonction calcule la moyenne des valeurs de l’objet DataFrame sur la axe spécifié.

Syntaxe de pandas.DataFrame.mean():

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

Paramètres

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Si le level n’est pas spécifié, retournez Series de la moyenne des valeurs pour l’axe demandé, sinon retournez DataFrame des valeurs moyennes.

Exemples de codes: méthode DataFrame.mean() pour trouver la moyenne le long de l’axe des colonnes

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 2, 3],
                   'Y': [4, 3, 8, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)

means=df.mean()
print("Means of Each Column:")
print(means)

Production:

DataFrame:
   X  Y
0  1  4
1  2  3
2  2  8
3  3  4
Means of Each Column:
X    2.00
Y    4.75
dtype: float64

Il calcule la moyenne pour les deux colonnes X et Y et retourne finalement un objet Series avec la moyenne de chaque colonne.

Pour trouver la moyenne d’une colonne particulière de DataFrame dans Pandas, nous appelons la fonction mean() pour cette colonne uniquement.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 2, 3],
                   'Y': [4, 3, 8, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)

means=df["X"].mean()
print("Mean of Column X:")
print(means)

Production:

DataFrame:
   X  Y
0  1  4
1  2  3
2  2  8
3  3  4
Mean of Column X:
2.0

Il ne donne que la moyenne des valeurs de la colonne X de DataFrame.

Exemples de codes: méthode DataFrame.mean() pour trouver la moyenne le long de l’axe Row

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 2, 3],
                   'Y': [4, 3, 8, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)

means=df.mean(axis=1)
print("Mean of Rows:")
print(means)

Production:

DataFrame:
   X  Y
0  1  4
1  2  3
2  2  8
3  3  4
Mean of Rows:
0    2.5
1    2.5
2    5.0
3    3.5
dtype: float64

Il calcule la moyenne de toutes les lignes et retourne finalement un objet Series avec la moyenne de chaque ligne.

Pour trouver la moyenne d’une ligne particulière de DataFrame dans Pandas, nous appelons la fonction mean() pour cette ligne uniquement.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 2, 3],
                   'Y': [4, 3, 8, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)

mean=df.iloc[[0]].mean(axis=1)
print("Mean of 1st Row:")
print(mean)

Production:

DataFrame:
   X  Y
0  1  4
1  2  3
2  2  8
3  3  4
Mean of 1st Row:
0    2.5
dtype: float64

Il ne donne que la moyenne des valeurs de la 1ère ligne de DataFrame.

Nous utilisons la méthode iloc pour sélectionner les lignes en fonction de l’index.

Exemples de codes: méthode DataFrame.mean() pour trouver une moyenne ignorant les valeurs NaN

Nous utilisons la valeur par défaut du paramètre skipna c’est-à-dire skipna = True pour trouver la moyenne de DataFrame le long de l’axe spécifié en ignorant les valeurs de NaN.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, None, 3],
                   'Y': [4, 3, None, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)

means=df.mean(skipna=True)
print("Mean of Columns")
print(means)

Production:

DataFrame:
     X    Y
0  1.0  4.0
1  2.0  3.0
2  NaN  NaN
3  3.0  4.0
Mean of Columns
X    2.000000
Y    3.666667
dtype: float64

Si nous définissons skipna = True, il ignore le NaN dans la trame de données. Il nous permet de calculer la moyenne de DataFrame le long de l’axe de la colonne en ignorant les valeurs de NaN.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, None, 3],
                   'Y': [4, 3, 3, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)
means=df.mean(skipna=False)
print("Mean of Columns")
print(means)

Production:

DataFrame:
     X  Y
0  1.0  4
1  2.0  3
2  NaN  3
3  3.0  4
Mean of Columns
X    NaN
Y    3.5
dtype: float64

Ici, nous obtenons une valeur de NaN pour la moyenne de la colonne X car la colonne X contient une valeur de NaN.