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La fonction Mean() est utilisée pour renvoyer la moyenne des valeurs de l'axe demandé. Si l'on applique cette méthode sur un Objet de série , puis il renvoie un valeur scalaire , qui est la valeur moyenne de toutes les observations de la trame de données.

Si nous appliquons cette méthode sur un objet DataFrame, elle renvoie alors un objet Series qui contient la moyenne des valeurs sur l'axe spécifié.

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Syntaxe

 DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 

Paramètres

axe:{index (0), colonnes (1)}.
Il s'agit de l'axe d'une fonction à appliquer.commande:Il exclut toutes les valeurs nulles lors du calcul du résultat.niveau:Il compte avec un niveau particulier et s'effondre en série si l'axe est un MultiIndex (hiérarchique),numérique_seulement :Il comprend uniquement les colonnes int, float et booléennes. Si aucun, il tentera de tout utiliser, puis n'utilisera que des données numériques. Non implémenté pour les séries.

Retour

Il renvoie la moyenne de la série ou du DataFrame si le niveau est spécifié.

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Exemple

 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe info = pd.DataFrame({'A':[8, 2, 7, 12, 6], 'B':[26, 19, 7, 5, 9], 'C':[10, 11, 15, 4, 3], 'D':[16, 24, 14, 22, 1]}) # Print the dataframe info # If axis = 0 is not specified, then # by default method return the mean over # the index axis info.mean(axis = 0) 

Sortir

 A 7.0 B 13.2 C 8.6 D 15.4 dtype: float64 

Exemple2

 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe info = pd.DataFrame({'A':[5, 2, 6, 4, None], 'B':[12, 19, None, 8, 21], 'C':[15, 26, 11, None, 3], 'D':[14, 17, 29, 16, 23]}) # while finding mean, it skip null values info.mean(axis = 1, skipna = True) 

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 0 11.500000 1 16.000000 2 15.333333 3 9.333333 4 15.666667 dtype: float64