如何在pandas DataFrame中计算平均值

要计算pandas DataFrame的平均值，您可以使用mean()函数。以下是一个简单的示例：
首先，确保您已经安装了pandas库。如果尚未安装，请使用以下命令安装：

pip install pandas

接下来，我们将创建一个简单的DataFrame，并计算其平均值：

import pandas as pd
# 创建一个简单的DataFrame
data = {
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算DataFrame的平均值
average = df.mean()
print(average)

运行上述代码后，您将看到以下输出：

A    3.0
B    7.0
C    13.0
dtype: float64

这表示列’A’的平均值为3.0，列’B’的平均值为7.0，列’C’的平均值为13.0。请注意，mean()函数默认按列计算平均值。如果您想按行计算平均值，可以使用axis参数：

# 按行计算平均值
average_by_row = df.mean(axis=1)
print(average_by_row)

运行上述代码后，您将看到以下输出：

0     7.5
1     8.5
2     9.5
3    10.5
4    11.5
dtype: float64

这表示每行的平均值为7.5、8.5、9.5、10.5和11.5。