如何使用Pandas Dataframe计算来自不同行的单元格的平均值

Pandas是一个强大的数据分析工具，其中的Dataframe是一种二维数据结构，类似于Excel表格。要计算来自不同行的单元格的平均值，可以使用Pandas Dataframe的聚合函数。

首先，我们需要导入Pandas库并创建一个Dataframe对象，然后填充数据。假设我们有一个Dataframe对象df，其中包含三列A、B、C，我们想要计算A列和B列的平均值。

import pandas as pd

# 创建Dataframe对象
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算A列和B列的平均值
average_A = df['A'].mean()
average_B = df['B'].mean()

print("A列的平均值：", average_A)
print("B列的平均值：", average_B)

输出结果为：

A列的平均值： 3.0
B列的平均值： 8.0

以上代码中，我们使用了Dataframe的mean()函数来计算平均值。通过指定列名，我们可以计算特定列的平均值。

Pandas Dataframe的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能，可以轻松处理大量数据。它还支持各种数据类型和格式，包括CSV、Excel、SQL等。Pandas Dataframe广泛应用于数据清洗、数据分析、机器学习等领域。

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