在Python中添加平均值、中位数和标准差值作为新数组列

在Python中，你可以使用pandas库来处理数据，并轻松地计算平均值、中位数和标准差，然后将这些统计数据作为新列添加到数据框（DataFrame）中。以下是一个简单的示例，展示了如何实现这一点：

首先，确保你已经安装了pandas库。如果没有安装，可以使用pip安装它：

pip install pandas

然后，你可以使用以下代码来创建一个示例数据框，并添加所需的统计列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {
    'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算平均值、中位数和标准差
df['Mean'] = df['Value'].mean()
df['Median'] = df['Value'].median()
df['Std_Dev'] = df['Value'].std()

# 显示结果
print(df)

这段代码会输出如下结果：

   Value     Mean  Median  Std_Dev
0     10   55.0     55.0  28.7228
1     20   55.0     55.0  28.7228
2     30   55.0     55.0  28.7228
3     40   55.0     55.0  28.7228
4     50   55.0     55.0  28.7228
5     60   55.0     55.0  28.7228
6     70   55.0     55.0  28.7228
7     80   55.0     55.0  28.7228
8     90   55.0     55.0  28.7228
9    100   55.0     55.0  28.7228

在这个例子中，我们首先创建了一个包含单列Value的数据框。然后，我们使用pandas提供的函数.mean()、.median()和.std()来计算这一列的平均值、中位数和标准差，并将它们分别作为新列Mean、Median和Std_Dev添加到数据框中。

如果你遇到的问题是在尝试执行这些操作时出现了错误，请确保你的pandas库是最新的，并且你的数据框格式正确。如果错误仍然存在，请提供具体的错误信息，以便进一步诊断问题。

参考链接：

pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
pandas中计算统计数据的文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html#computations-descriptive