<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para calcular valores m\u00e9dios de linha para colunas selecionadas em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: Calcular o valor m\u00e9dio da linha para todas as colunas<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: Calcular o valor m\u00e9dio da linha para colunas espec\u00edficas<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como criar uma nova coluna no DataFrame que exibe o valor m\u00e9dio da linha para todas as colunas:<\/span><\/p>\n Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n O valor m\u00e9dio da primeira linha \u00e9 calculado da seguinte forma: (14+5+11) \/ 3 = 10<\/strong> .<\/span><\/p>\n O valor m\u00e9dio da segunda linha \u00e9 calculado da seguinte forma: (19+7+8) \/ 3 = 11,33<\/strong> .<\/span><\/p>\n E assim por diante.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como calcular o valor m\u00e9dio da linha apenas para as colunas “pontos” e “rebotes”:<\/span><\/span><\/p>\n Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n O valor m\u00e9dio de \u201cpontos\u201d e \u201crebotes\u201d na primeira linha \u00e9 calculado da seguinte forma: (14+11) \/ 2 = 12,5<\/strong> .<\/span><\/p>\n O valor m\u00e9dio de \u201cpontos\u201d e \u201crebotes\u201d na segunda linha \u00e9 calculado da seguinte forma: (19+8) \/ 2 = 13,5<\/strong> .<\/span><\/p>\n E assim por diante.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em Python:<\/span><\/p>\n Como calcular uma m\u00e9dia aparada em Python<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para calcular valores m\u00e9dios de linha para colunas selecionadas em um DataFrame do pandas: M\u00e9todo 1: Calcular o valor m\u00e9dio da linha para todas as colunas df. mean (axis= 1 ) M\u00e9todo 2: Calcular o valor m\u00e9dio da linha para colunas espec\u00edficas df[[‘ col1 ‘, ‘ col3 ‘]]. mean […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2466","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df. mean<\/span> (axis= 1<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n df[[' col1<\/span> ', ' col3<\/span> ']]. mean<\/span> (axis= 1<\/span> )<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [14, 19, 9, 21, 25, 29, 20, 11],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tpoints assists rebounds\n0 14 5 11\n1 19 7 8\n2 9 7 10\n3 21 9 6\n4 25 12 6\n5 29 9 5\n6 20 9 9\n7 11 4 12<\/b><\/pre>\n M\u00e9todo 1: Calcular o valor m\u00e9dio da linha para todas as colunas<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define new column that shows the average row value for all columns<\/span>\ndf[' average_all<\/span> '] = df. mean<\/span> (axis= 1<\/span> )\n\n#view updated DataFrame<\/span>\ndf\n\n\tpoints assists rebounds average_all\n0 14 5 11 10.000000\n1 19 7 8 11.333333\n2 9 7 10 8.666667\n3 21 9 6 12.000000\n4 25 12 6 14.333333\n5 29 9 5 14.333333\n6 20 9 9 12.666667\n7 11 4 12 9.000000\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n M\u00e9todo 2: Calcular o valor m\u00e9dio da linha para colunas espec\u00edficas<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define new column that shows average of row values for points and rebounds columns\n<\/span>df[' avg_points_rebounds<\/span> '] = df[[' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ']]. mean<\/span> (axis= 1<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n points assists rebounds avg_points_rebounds\n0 14 5 11 12.5\n1 19 7 8 13.5\n2 9 7 10 9.5\n3 21 9 6 13.5\n4 25 12 6 15.5\n5 29 9 5 17.0\n6 20 9 9 14.5\n7 11 4 12 11.5<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como calcular a m\u00e9dia geom\u00e9trica em Python<\/a>
Como substituir valores na coluna Pandas com base na condi\u00e7\u00e3o<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"