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python pandas对列进行平均以生成新列

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理库,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清洗、转换、分析和可视化等操作。

对于pandas中的DataFrame数据结构,可以使用pandas的mean()函数对列进行平均操作,生成新的列。具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建DataFrame对象:

假设我们有一个包含多个列的DataFrame对象df,其中包含了需要进行平均操作的列。

  1. 对列进行平均操作:

使用mean()函数对指定的列进行平均操作,并将结果赋值给新的列:

代码语言:txt
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df['新列名'] = df['列名'].mean()

其中,'新列名'为生成的新列的列名,'列名'为需要进行平均操作的列的列名。

  1. 完整示例代码:
代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3, 4, 5],
                   '列2': [6, 7, 8, 9, 10],
                   '列3': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 对列进行平均操作
df['平均值'] = df['列1'].mean()

# 打印DataFrame对象
print(df)

输出结果:

代码语言:txt
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   列1  列2  列3  平均值
0   1   6  11  3.0
1   2   7  12  3.0
2   3   8  13  3.0
3   4   9  14  3.0
4   5  10  15  3.0

在这个示例中,我们创建了一个包含3列的DataFrame对象df,然后对列1进行平均操作,生成了一个新的列'平均值',该列的值为列1的平均值3.0。

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