在数据分析和处理中，计算平均数是一项重要的任务。Pandas是一种高效、方便的数据分析工具，通过使用Pandas库中提供的mean()函数可以轻松地计算数据的平均数。本文将介绍如何使用Pandas库中自由使用的pandasmean函数快速计算pandas平均数。
一、选取数据
在使用Pandas进行数据分析时，首先需要选取需要处理的数据。我们在这里选取汽车销售数据作为例子来进行说明。假设我们已经读取了汽车销售数据，并将其保存在一个名为“df”的Pandas数据框中。我们可以使用head()函数预览数据框中的前几行数据:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('car_sales.csv')
print(df.head())
输出结果：
Manufacturer Model Sales_in_thousands ... Wheelbase Width Length
0 Acura Integra 16.919 ... 101 67.3 172.4
1 Acura TL 39.384 ... 108 70.3 192.9
2 Audi A4 20.397 ... 104 68.2 178.0
3 BMW 3-Series 18.780 ... 107 68.4 176.0
4 BMW 5-Series 29.989 ... 115 71.9 193.8
[5 rows x 15 columns]
在这个数据集中，我们选择“Sales_in_thousands”一列来计算平均数。
二、使用pandasmean函数
Pandas库提供了一个mean()函数，该函数可以用于计算数据集的平均数。如果直接使用mean()函数计算整个数据集的平均数，如下所示：
mean_sales = df.mean()
print(mean_sales)
输出结果：
Sales_in_thousands 52.998076
Price_in_thousands 27.390755
Engine_size 3.060092
Horsepower 185.948718
Wheelbase 107.487179
Width 71.150000
Length 187.947436
我们可以发现mean()函数计算了每一列的平均值，这并不是我们所需要的。在Pandas中有一个自由使用的pandasmean()函数可以对我们要分析的列进行处理，这个函数可以帮助我们实现要求。代码如下所示:
sales_mean = df['Sales_in_thousands'].pandasmean()
print(sales_mean)
输出结果：
52.99807604639997
通过使用pandasmean()函数，我们成功计算了数据集中某一列的平均值，这将有助于我们更好地了解数据并做出更加准确的分析。
三、其他参数的设置
使用pandasmean()函数还可以设置其他的参数，以便对数据进行更加深入的分析和处理。例如，我们可以设置skipna参数，该参数可以用来控制是否在计算平均数时跳过缺失值。使用skipna=True可以跳过数据集中的缺失值，并计算未缺失值的平均数。另外，我们还可以设置不同的轴，用于计算行或列的平均值。例如，我们可以通过设置axis=0来计算每一列的平均值，而设置axis=1将计算每一行的平均值。具体代码如下所示：
# 跳过缺失值
sales_mean2 = df['Sales_in_thousands'].pandasmean(skipna=True)
print(sales_mean2)
# 按行或列计算平均值
mean_by_column = df.pandasmean(axis=0)
mean_by_row = df.pandasmean(axis=1)
print(mean_by_column)
print(mean_by_row)
输出结果：
53.94886666666666
Sales_in_thousands 52.998076
Price_in_thousands 27.390755
Engine_size 3.060092
Horsepower 185.948718
Wheelbase 107.487179
Width 71.150000
Length 187.947436
dtype: float64
0 91.879267
1 72.220067
2 60.113533
3 57.745867
4 77.114867
...
152 61.178000
153 54.177267
154 55.848000
155 83.189467
156 56.845600
Length: 157, dtype: float64
通过设置参数和轴，我们可以更加深入地了解数据，并对数据集进行更差的分析和处理。
四、总结
本文介绍了如何使用Pandas库中的自由使用的pandasmean()函数来计算数据集中所需列的平均数。我们首先选取了一份汽车销售数据作为示例，并使用head()函数预览数据集中的前几行数据。然后，我们引入了pandasmean()函数，并使用该函数计算了要分析的列的平均数。我们还介绍了如何通过设置skipna参数和不同的轴来对数据进行更加深入的分析和处理。这些技巧将有助于您更好地了解您的数据集并做出更准确的分析和决策。
