Pandas에서 선택한 열의 평균을 계산하는 방법

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에서 선택한 열의 평균 행 값을 계산할 수 있습니다.

방법 1: 모든 열의 평균 행 값 계산

 df. mean (axis= 1 )

방법 2: 특정 열의 평균 행 값 계산

 df[[' col1 ', ' col3 ']]. mean (axis= 1 )

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [14, 19, 9, 21, 25, 29, 20, 11],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	points assists rebounds
0 14 5 11
1 19 7 8
2 9 7 10
3 21 9 6
4 25 12 6
5 29 9 5
6 20 9 9
7 11 4 12

방법 1: 모든 열의 평균 행 값 계산

다음 코드는 모든 열의 평균 행 값을 표시하는 DataFrame에서 새 열을 만드는 방법을 보여줍니다.

 #define new column that shows the average row value for all columns
df[' average_all '] = df. mean (axis= 1 )

#view updated DataFrame
df

	points assists rebounds average_all
0 14 5 11 10.000000
1 19 7 8 11.333333
2 9 7 10 8.666667
3 21 9 6 12.000000
4 25 12 6 14.333333
5 29 9 5 14.333333
6 20 9 9 12.666667
7 11 4 12 9.000000

결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

첫 번째 행의 평균값은 다음과 같이 계산됩니다: (14+5+11) / 3 = 10 .

두 번째 행의 평균값은 다음과 같이 계산됩니다: (19+7+8) / 3 = 11.33 .

등등.

방법 2: 특정 열의 평균 행 값 계산

다음 코드는 “포인트” 및 “리바운드” 열에 대해서만 평균 행 값을 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #define new column that shows average of row values for points and rebounds columns
df[' avg_points_rebounds '] = df[[' points ', ' rebounds ']]. mean (axis= 1 )

#view updated DataFrame
df

        points assists rebounds avg_points_rebounds
0 14 5 11 12.5
1 19 7 8 13.5
2 9 7 10 9.5
3 21 9 6 13.5
4 25 12 6 15.5
5 29 9 5 17.0
6 20 9 9 14.5
7 11 4 12 11.5

결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

첫 번째 행의 “포인트”와 “리바운드”의 평균값은 다음과 같이 계산됩니다: (14+11) / 2 = 12.5 .

두 번째 행의 “포인트”와 “리바운드”의 평균값은 다음과 같이 계산됩니다: (19+8) / 2 = 13.5 .

등등.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Python에서 절사 평균을 계산하는 방법
Python에서 기하 평균을 계산하는 방법
조건에 따라 Pandas 열의 값을 바꾸는 방법