পান্ডারা কলাম গড় / গড় পায়

Question

পান্ডায় আমি কোনও কলামের গড় বা গড় পাই না। এগুলির একটি ডেটাফ্রেম রয়েছে। আমি নীচে চেষ্টা করা উভয় জিনিসই আমাকে কলামের গড় দেয় নাweight

>>> allDF 
         ID           birthyear  weight
0        619040       1962       0.1231231
1        600161       1963       0.981742
2      25602033       1963       1.3123124     
3        624870       1987       0.94212

নিম্নলিখিতটি এক নয়, বেশ কয়েকটি মান প্রদান করে:

allDF[['weight']].mean(axis=1)

সুতরাং এটি করে:

allDF.groupby('weight').mean()

Comments

ডেটাফ্রেম কলাম মানগুলির গড় কীভাবে পাবেন তার

— জেরু লুক

df.groupby('weight')আপনি যা চেয়েছিলেন তা নয়, কারণ এটি ডিএফকে পৃথক কলামে বিভক্ত করে, যার প্রত্যেকটির ওজনের স্বতন্ত্র মান রয়েছে। কেবলমাত্র পরিবর্তেdf['weight'].mean()

— smci

allDF। ওয়েট.মিয়ান ()

— ডেটা ফ্রেম করা হয়েছে

Answer 1

যদি আপনি কেবল weightকলামটির গড় চান , কলামটি (যা একটি সিরিজ) নির্বাচন করুন এবং কল করুন .mean():

In [479]: df
Out[479]: 
         ID  birthyear    weight
0    619040       1962  0.123123
1    600161       1963  0.981742
2  25602033       1963  1.312312
3    624870       1987  0.942120

In [480]: df["weight"].mean()
Out[480]: 0.83982437500000007

Comments

এবং যদি আমি প্রতিটি কলামের গড় পেতে চাই?

— ক্রিস

@ ক্রিস ডিএফ.ডেসক্রাইব ()

— অভিষেক পূজারি

@ ক্রিস ডিএফ.মিয়ান () আপনাকে প্রতিটি কলামের ওজন দেয় এবং একটি সিরিজে ফেরত দেয়।

— emschorsch

Answer 2

চেষ্টা করুন df.mean(axis=0), axis=0যুক্তিটি ডেটাফ্রেমের কলাম ওয়াইনের গড় গণনা করে যাতে ফলাফলটি axis=1সারি বুদ্ধিমান হয় সুতরাং আপনি একাধিক মান পাচ্ছেন।

Answer 3

print (df.describe())একটি শট দেওয়ার চেষ্টা করুন । আমি আশা করি এটি আপনার ডেটাফ্রেমের সামগ্রিক বিবরণ পেতে খুব সহায়ক হবে।

Comments

display(df.describe())আরও ভাল ( displayবৃহস্পতি নোটবুকগুলিতে) কারণ আইপথন থেকে এএসসিআইআইয়ের পরিবর্তে ফর্ম্যাট করা এইচটিএমএল সরবরাহ করা হয় যা দৃশ্যত কার্যকর / আনন্দদায়ক।

— ঝানওয়েন চেন

Answer 4

তুমি ব্যবহার করতে পার

df.describe() 

আপনি ডেটাফ্রেমের প্রাথমিক পরিসংখ্যান পাবেন এবং আপনি যে নির্দিষ্ট কলামটি ব্যবহার করতে পারবেন তার অর্থ পেতে পারেন

df["columnname"].mean()

Comments

এটি উপরে বর্ণিত উত্তরের সদৃশ।

— মেহেদি বোখছেবা

Answer 5

আপনি ডট স্বরলিপি (যাকে অ্যাট্রিবিউট অ্যাক্সেসও বলা হয়) ব্যবহার করে একটি কলাম অ্যাক্সেস করতে পারেন এবং তার অর্থ গণনা করতে পারেন:

df.your_column_name.mean()

Answer 6

এখানে প্রতিটি কলামের অর্থ df:

    A   B   C
0   5   3   8
1   5   3   9
2   8   4   9

df.mean()

A    6.000000
B    3.333333
C    8.666667
dtype: float64

এবং আপনি যদি সমস্ত কলামের গড় চান:

df.stack().mean()
6.0

Answer 7

অতিরিক্ত হিসাবে আপনি যদি roundসন্ধানের পরে মান পেতে চান mean।

#Create a DataFrame
df1 = {
    'Subject':['semester1','semester2','semester3','semester4','semester1',
               'semester2','semester3'],
   'Score':[62.73,47.76,55.61,74.67,31.55,77.31,85.47]}
df1 = pd.DataFrame(df1,columns=['Subject','Score'])

rounded_mean = round(df1['Score'].mean()) # specified nothing as decimal place
print(rounded_mean) # 62

rounded_mean_decimal_0 = round(df1['Score'].mean(), 0) # specified decimal place as 0
print(rounded_mean_decimal_0) # 62.0

rounded_mean_decimal_1 = round(df1['Score'].mean(), 1) # specified decimal place as 1
print(rounded_mean_decimal_1) # 62.2

Answer 8

আপনি নীচের দুটি বিবৃতি ব্যবহার করতে পারেন:

numpy.mean(df['col_name'])
# or
df['col_name'].mean()

Comments

দয়া করে আপনার মন্তব্যে যথাযথ মন্তব্য দিয়ে সমৃদ্ধ করুন। অন্যথায় এটি মুছে ফেলার জন্য চিহ্নিত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে

— ডন

Answer 9

You can easily followthe following code
    `import pandas as pd 
    import numpy as np 

    classxii = {'Name':['Karan','Ishan','Aditya','Anant','Ronit'],
        'Subject':['Accounts','Economics','Accounts','Economics','Accounts'],
        'Score':[87,64,58,74,87],
        'Grade':['A1','B2','C1','B1','A2']}
    df = pd.DataFrame(classxii,index = ['a','b','c','d','e'],columns=['Name','Subject','Score','Grade'])
    print(df)
    #use the below for mean if you already have a dataframe
print('mean of score is:')
print(df[['Score']].mean())

Answer 10

আপনি কেবল যেতে পারেন: df.describe () যা আপনাকে প্রয়োজনীয় সমস্ত প্রাসঙ্গিক বিশদ সরবরাহ করবে তবে নির্দিষ্ট কলামের ন্যূনতম, সর্বোচ্চ বা গড় মূল্য (আপনার ক্ষেত্রে 'ওজন' বলুন) জানতে, ব্যবহার করুন:

    df['weights'].mean(): For average value
    df['weights'].max(): For maximum value
    df['weights'].min(): For minimum value