dask_expr._collection.DataFrame.mean
dask_expr._collection.DataFrame.mean¶
- DataFrame.mean(axis=0, skipna=True, numeric_only=False, split_every=False, **kwargs)¶
返回请求轴上值的平均值。
此文档字符串是从 pandas.core.frame.DataFrame.mean 复制而来的。
Dask 版本可能存在一些不一致性。
- 参数
- 轴{索引 (0), 列 (1)}
要应用函数的轴。对于 Series，此参数未使用并默认为 0。
对于DataFrame，指定
axis=None将对两个轴应用聚合。2.0.0 新版功能.
- skipnabool, 默认 True
计算结果时排除NA/空值。
- 仅数值bool, 默认 False
仅包含浮点数、整数、布尔类型的列。对 Series 尚未实现。
- **kwargs
传递给函数的额外关键字参数。
- 返回
- 序列或标量
示例
>>> s = pd.Series([1, 2, 3]) >>> s.mean() 2.0
使用一个 DataFrame
>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [2, 3]}, index=['tiger', 'zebra']) >>> df a b tiger 1 2 zebra 2 3 >>> df.mean() a 1.5 b 2.5 dtype: float64
使用 axis=1
>>> df.mean(axis=1) tiger 1.5 zebra 2.5 dtype: float64
在这种情况下，应将 numeric_only 设置为 True 以避免出现错误。
>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': ['T', 'Z']}, ... index=['tiger', 'zebra']) >>> df.mean(numeric_only=True) a 1.5 dtype: float64