Pandas에서 열의 평균을 계산하는 방법

종종 Pandas DataFrame에 있는 하나 이상의 열의 평균을 계산하는 데 관심이 있을 수 있습니다. 다행스럽게도 Mean() 함수를 사용하여 팬더에서 이 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 이 기능을 사용하는 몇 가지 예를 보여줍니다.

예시 1: 단일 열의 평균 찾기

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd.DataFrame({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J '],
                   'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                   'rebounds': [np.nan, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})

#view DataFrame 
df

        player points assists rebounds
0 A 25 5 NaN
1 B 20 7 8.0
2 C 14 7 10.0
3 D 16 8 6.0
4 E 27 5 6.0
5 F 20 7 9.0
6 G 12 6 6.0
7:15 9 10.0
8 I 14 9 10.0
9 D 19 5 7.0

다음 구문을 사용하여 “points”라는 열의 평균을 찾을 수 있습니다.

 df['points']. mean ()

18.2

Mean() 함수는 기본적으로 NA도 제외합니다. 예를 들어, “리바운드” 열의 평균을 찾으면 “NaN”의 첫 번째 값은 계산에서 제외됩니다.

 df['rebounds']. mean ()

8.0

숫자가 아닌 열의 평균을 찾으려고 하면 오류가 발생합니다.

 df['player']. mean ()

TypeError: Could not convert ABCDEFGHIJ to numeric

예시 2: 여러 열의 평균 찾기

다음 구문을 사용하여 여러 열의 평균을 찾을 수 있습니다.

 #find mean of points and rebounds columns
df[['rebounds', 'points']]. mean ()

rebounds 8.0
points 18.2
dtype:float64

예시 3: 모든 열의 평균 찾기

다음 구문을 사용하여 모든 숫자 열의 평균을 찾을 수도 있습니다.

 #find mean of all numeric columns in DataFrame
df. mean ()

points 18.2
assists 6.8
rebounds 8.0
dtype:float64

Mean() 함수는 숫자가 아닌 열을 무시합니다.

추가 리소스

팬더에서 중앙값을 계산하는 방법
Pandas에서 열의 합계를 계산하는 방법
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