平均数据框并添加新列python pandas

平均数据框并添加新列是指使用Python的pandas库对数据框进行操作，计算每行或每列的平均值，并将结果作为新的列添加到数据框中。

在pandas中，可以使用mean()函数计算数据框的平均值。对于每行的平均值，可以设置axis参数为1；对于每列的平均值，可以设置axis参数为0。然后，可以使用assign()函数将计算得到的平均值作为新的列添加到数据框中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每行的平均值并添加新列
df['Row Mean'] = df.mean(axis=1)

# 计算每列的平均值并添加新行
df.loc['Column Mean'] = df.mean(axis=0)

print(df)

输出结果如下：

     A     B     C  Row Mean
0  1.0   6.0  11.0       6.0
1  2.0   7.0  12.0       7.0
2  3.0   8.0  13.0       8.0
3  4.0   9.0  14.0       9.0
4  5.0  10.0  15.0      10.0
5  3.0   8.0  13.0       8.0

在这个例子中，我们创建了一个包含3列的数据框，并计算了每行和每列的平均值。然后，我们将每行的平均值作为新的列添加到数据框中，并将每列的平均值作为新的行添加到数据框中。

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