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掌握 df.mean: 计算均值的初学者指南

掌握 df.mean: 计算均值的初学者指南

MoeNagy Dev

在数据框中定义均值

均值,也称为平均值,是数据分析中广泛使用的集中趋势度量。在数据框的上下文中,均值表示特定列或一组列的平均值。它是通过将列中所有值相加,然后除以非缺失值的数量来计算的。

计算数据框的均值

计算单个列的均值

要计算数据框中单个列的均值,可以使用 mean() 函数。下面是一个示例:

import pandas as pd
 
# 创建一个示例数据框
data = {'Age': [25, 32, 41, 28, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 计算 'Age' 列的均值
mean_age = df['Age'].mean()
print(f"平均年龄是: {mean_age}")

输出:

平均年龄是: 32.2

计算多个列的均值

您也可以计算数据框中多个列的均值。要做到这一点,可以将列名列表传递给 mean() 函数:

# 计算 'Age' 和 'Salary' 列的均值
mean_values = df[['Age', 'Salary']].mean()
print(mean_values)

输出:

Age     32.2
Salary  60000.0
dtype: float64

处理计算均值时的缺失值

如果您的数据框包含缺失值(用 NaNNone 表示),mean() 函数将自动排除这些值进行计算。但是,您也可以使用 skipna 参数指定如何处理缺失值。

# 创建一个包含缺失值的数据框
data = {'Age': [25, 32, 41, 28, 35, None],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000, None]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 计算平均值,包括缺失值
mean_age = df['Age'].mean(skipna=False)
print(f"包括缺失值的平均年龄: {mean_age}")
 
# 计算平均值,不包括缺失值
mean_age = df['Age'].mean(skipna=True)
print(f"不包括缺失值的平均年龄: {mean_age}")

输出:

包括缺失值的平均年龄: nan
不包括缺失值的平均年龄: 32.2

将平均值应用于不同的数据类型

数字数据类型

mean() 函数可以与数字数据类型(如整数和浮点数)无缝协作。它计算所选列中值的算术平均值。

# 使用数字数据的示例
data = {'Age': [25, 32, 41, 28, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000]}
df = pd.DataFrame(data)
 
mean_age = df['Age'].mean()
mean_salary = df['Salary'].mean()
 
print(f"平均年龄是: {mean_age}")
print(f"平均工资是: {mean_salary}")

输出:

平均年龄是: 32.2
平均工资是: 60000.0

非数字数据类型

mean() 函数也可以应用于非数字数据类型,如字符串或分类变量,但结果的解释可能没有意义。在这种情况下,mean() 函数将尝试将非数字值转换为数字值,然后计算平均值。

# 使用非数字数据的示例
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Alice', 'Tom'],
        'Gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
 
mean_gender = df['Gender'].mean()
print(f"平均性别是: {mean_gender}")

输出:

平均性别是: 0.6

在这个示例中,mean() 函数将 'M' 和 'F' 值转换为数字值(分别为 0 和 1),然后计算平均值。## 解释平均值计算的结果

理解平均值的含义

平均值代表数据的中心趋势,提供了数据集中"平均"或"典型"值的估计。它是通过将所有值相加并除以非缺失值的数量来计算的。

平均值的解释取决于数据的背景和您试图解决的特定问题。例如,在'年龄'列的情况下,平均年龄为32.2岁,为您提供了数据集中典型年龄的信息。对于'工资'列,平均工资为60,000美元,提供了关于平均工资水平的信息。

识别平均值可能存在的问题

虽然平均值是一种广泛使用的汇总统计量,但它可能受到异常值或偏斜分布的影响。异常值,即与其他数据点明显不同的数据点,可能会拉动平均值的方向,使其不太能代表典型值。

此外,如果数据呈现偏斜(即分布不对称),平均值可能不是最佳的中心趋势度量,中位数可能更合适。

将平均值与其他汇总统计量进行比较

平均值和中位数的差异

中位数是另一种中心趋势度量,它代表数据集中排序后的中间值。与平均值不同,中位数不太受异常值和偏斜分布的影响。

平均值和中位数的主要区别在于:

  • 平均值是算术平均数,而中位数是中间值。
  • 平均值对异常值敏感,而中位数对异常值更加稳健。
  • 平均值受值的大小影响,而中位数不受影响。
  • 平均值受分布形状的影响,而中位数不受影响。当使用平均值还是中位数

使用平均值还是中位数取决于数据的特性以及你试图解决的具体问题。通常来说:

  • 当数据大致呈正态分布且你想表示"典型"或"平均"值时,使用平均值。
  • 当数据偏斜或包含异常值时,使用中位数,因为它不受极端值的影响,提供了一个更稳健的中心趋势度量。
  • 当你想找到数据集的"中间"值时,无论分布如何,使用中位数。

分组数据和计算平均值

计算分组数据的平均值

你也可以计算数据框中分组数据的平均值。当你想分析不同数据子集的平均值时,这很有用。你可以使用Pandas中的groupby()函数来实现。

# 分组数据示例
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Alice', 'Tom'],
        'Age': [25, 32, 41, 28, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000],
        'Department': ['Sales', 'Marketing', 'IT', 'Sales', 'IT']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 计算每个部门的平均年龄和平均工资
mean_values = df.groupby('Department')[['Age', 'Salary']].mean()
print(mean_values)

输出:

            Age   Salary
Department               
IT         38.0  67500.0
Marketing  32.0  60000.0
Sales      26.5  52500.0

在这个例子中,我们按'Department'列对数据框进行分组,然后计算'Age'和'Salary'列在每个部门的平均值。

应用平均值到多个分组

你也可以同时将平均值计算应用到多个分组。当你想比较不同分组标准下的平均值时,这会很有用。

# 多分组标准示例
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Alice', 'Tom', 'Emily', 'David', 'Sarah'],
        'Age': [25, 32, 41, 28, 35, 30, 45, 27],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000, 52000, 75000, 48000],
        'Department': ['Sales', 'Marketing', 'IT', 'Sales', 'IT', 'Marketing', 'IT', 'Sales'],
        'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 计算每个部门和性别的平均年龄和平均工资
mean_values = df.groupby(['Department', 'Gender'])[['Age', 'Salary']].mean()
print(mean_values)
```以下是中文翻译版本:
 
```python
data = {
        'Age': [35, 30, 38, 27],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000, 52000, 68000, 48000],
        'Department': ['销售', '市场营销', '信息技术', '销售', '信息技术', '市场营销', '信息技术', '销售'],
        'Gender': ['男', '女', '男', '女', '男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 计算每个部门和性别的平均年龄和工资
mean_values = df.groupby(['Department', 'Gender'])[['Age', 'Salary']].mean()
print(mean_values)

输出:

                     Age   Salary
Department Gender                
信息技术     男      39.5  69000.0
            女      30.0  52000.0
市场营销     女      31.0  60000.0
销售         女      27.5  51500.0
            男      26.0  50000.0

在这个例子中,我们按照'Department'和'Gender'两个列对数据框进行分组,然后计算'Age'和'Salary'两个列在每个部门和性别组合中的平均值。

使用模块和包

Python的模块化设计允许您将代码组织成可重用的组件,称为模块。模块是包含定义和语句的Python文件。通过导入模块,您可以访问它们提供的功能。

导入模块

使用import语句可以引入模块的功能。下面是一个例子:

import math
print(math.pi)  # 输出: 3.141592653589793

您也可以只导入模块中的特定函数或属性:

from math import pi, sqrt
print(pi)       # 输出: 3.141592653589793
print(sqrt(9)) # 输出: 3.0

创建模块

要创建自己的模块,只需将Python代码保存在一个.py文件中即可。例如,让我们创建一个名为my_module.py的模块:

def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")
 
def square(x):
    return x ** 2

现在,您可以导入并使用这个模块中的函数:

import my_module
my_module.greet("Alice")  # 输出: Hello, Alice!
result = my_module.square(5)
print(result)  # 输出: 25

包.包是一种将模块组织成层次结构的方式。包是存储在目录中的一组模块的集合。要创建一个包,只需创建一个目录并将模块文件放入其中。

例如,让我们创建一个名为 my_package 的包,其中有两个模块: utils.pymath_functions.py:

my_package/
    __init__.py
    utils.py
    math_functions.py

__init__.py 文件是使目录成为包所必需的。它可以是空的,也可以包含初始化代码。

现在,您可以像这样从包中导入模块:

from my_package import utils, math_functions
utils.print_message("Hello, World!")
result = math_functions.add(3, 4)
print(result)  # 输出: 7

包和相对导入

在一个包内,您可以使用相对导入来访问同一个包中的其他模块。相对导入使用 . 符号来指定相对路径。

例如,假设 math_functions.py 需要使用 utils.py 中的一个函数:

# math_functions.py
from .utils import print_message
 
def add(a, b):
    print_message("Adding numbers...")
    return a + b

导入语句中的前导 . 表示 utils 模块位于当前模块的同一目录中。

虚拟环境

虚拟环境允许您创建隔离的 Python 环境,每个环境都有自己的依赖项和包安装。这有助于防止不同项目之间的冲突,并确保开发环境的一致性。

您可以使用 venv(内置于 Python 中)或 pipenv 等工具来创建和管理虚拟环境。

下面是使用 venv 的示例:

# 创建新的虚拟环境
python -m venv my_env

# 激活虚拟环境
# (Windows)
my_env\Scripts\activate
# (macOS/Linux)
source my_env/bin/activate

# 在虚拟环境中安装包
pip install numpy pandas

完成后,您可以停用虚拟环境:

deactivate

###.结论

在本教程中,您学习了如何在 Python 中使用模块和包。您探索了导入模块、创建自己的模块、使用包组织代码以及利用相对导入。此外,您还了解了虚拟环境在管理依赖项和确保一致的开发环境中的重要性。

通过掌握这些概念,您将能够编写更加模块化、可维护和可扩展的 Python 代码。请记住,有效的 Python 开发的关键是利用该语言强大的模块和包系统来创建可重用和有组织的组件。

MoeNagy Dev.