,是指在合并两个Pandas Dataframes时,如果两个Dataframes中的相同位置都有值,那么如何计算这两个值的平均值。
在Pandas中,可以使用merge()函数来合并两个Dataframes。合并时,可以指定合并的方式,包括左连接、右连接、内连接和外连接等。对于合并后的相同位置的值,可以使用mean()函数来计算平均值。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建两个Dataframes
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
# 合并Dataframes
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')
# 计算平均值
merged_df['mean'] = merged_df[['B_x', 'B_y']].mean(axis=1)
print(merged_df)
输出结果为:
A B_x B_y mean
0 1 4 10 7.0
1 2 5 11 8.0
2 3 6 12 9.0
在这个示例中,我们首先创建了两个Dataframes df1和df2,然后使用merge()函数将它们按照'A'列进行合并。合并后的Dataframe merged_df中包含了两个'B'列,分别为'B_x'和'B_y'。我们使用mean()函数计算了这两个列的平均值,并将结果保存在新的列'mean'中。
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