Pandas从2列按行计算平均偏差

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和分析。

对于给定的数据集，如果想要按行计算两列的平均偏差，可以使用Pandas的mean()函数和std()函数来实现。

首先，使用read_csv()函数或其他适合的函数将数据集导入为一个Pandas的DataFrame对象。假设数据集包含两列数据，分别为"A"和"B"。

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

# 计算平均偏差
mean_deviation = df["A"].sub(df["B"]).mean()

print("平均偏差：", mean_deviation)

上述代码中，sub()函数用于计算两列数据的差值，然后使用mean()函数计算这些差值的平均值。最后，将结果打印出来。

Pandas提供了丰富的数据处理和分析功能，适用于各种数据处理场景。它可以处理大型数据集，支持数据的清洗、转换、筛选、分组、聚合等操作。同时，Pandas还提供了可视化工具，可以方便地进行数据可视化分析。

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