pandas.Series.mean

Series.mean(axis=0, skipna=True, numeric_only=False, **kwargs)[source]

Возвращает среднее значение значений по указанной оси.

Параметры:

axis:{индекс (0)}

Ось, по которой будет применяться функция. Для Series этот параметр не используется и по умолчанию равен 0.

Для DataFrames, указание axis=None применит агрегацию по обеим осям.

Введено в версии 2.0.0.

skipna:bool, по умолчанию True

Исключать значения NA/null при вычислении результата.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включать только числовые (float, int, boolean) столбцы. Для Series не реализовано.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы, которые будут переданы функции.

Возвращаемое значение:

скаляр или скаляр

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 2, 3])
>>> s.mean()
2.0

С DataFrame

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [2, 3]}, index=['tiger', 'zebra'])
>>> df
       a   b
tiger  1   2
zebra  2   3
>>> df.mean()
a   1.5
b   2.5
dtype: float64

Использование axis=1

>>> df.mean(axis=1)
tiger   1.5
zebra   2.5
dtype: float64

В этом случае, numeric_only следует установить в True для избежания ошибки.

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': ['T', 'Z']},
...                   index=['tiger', 'zebra'])
>>> df.mean(numeric_only=True)
a   1.5
dtype: float64