Pandas -尝试使用计数和平均值创建新的数据帧

Pandas是一个开源的数据分析和处理工具，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，可以通过计数和平均值的方式创建一个新的数据帧。

计数：在Pandas中，可以使用count()函数来计算每列或每行的非缺失值数量。count()函数返回一个包含计数结果的数据帧，其中每列的值表示该列中非缺失值的数量。例如，可以使用以下代码计算每列的非缺失值数量：

count_df = original_df.count()

平均值：使用mean()函数可以计算每列或每行的平均值。mean()函数返回一个包含平均值结果的数据帧，其中每列的值表示该列的平均值。例如，可以使用以下代码计算每列的平均值：

mean_df = original_df.mean()

创建新的数据帧：根据计数和平均值，可以创建一个新的数据帧。可以使用Pandas的DataFrame()函数将计数和平均值数据转换为数据帧，并使用列名对应计数和平均值数据。例如，可以使用以下代码创建一个包含计数和平均值的新数据帧：

new_df = pd.DataFrame({'count': count_df, 'mean': mean_df})

这样就创建了一个新的数据帧new_df，其中包含了原始数据帧original_df中每列的非缺失值数量和平均值。

Pandas的优势在于其灵活性和高性能的数据结构，使得数据处理和分析变得简单而高效。它提供了丰富的功能，例如数据清洗、数据转换、数据聚合等，可以满足各种数据处理需求。

应用场景：Pandas广泛应用于数据分析和处理的各个领域，包括金融、市场营销、生物医学、社会科学等。它可以用于数据清洗和预处理、数据聚合和汇总、数据可视化等任务。

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