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计算pandas dataframe行中列表的平均值和标准dev

计算pandas dataframe行中列表的平均值和标准差，可以使用pandas库中的mean()和std()函数来实现。

首先，需要导入pandas库：

代码语言：txt
复制
import pandas as pd

然后，创建一个包含列表的DataFrame：

代码语言：txt
复制
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，可以使用mean()函数计算每行列表的平均值：

代码语言：txt
复制
row_mean = df.mean(axis=1)

其中，axis=1表示按行计算平均值。

然后，可以使用std()函数计算每行列表的标准差：

代码语言：txt
复制
row_std = df.std(axis=1)

同样，axis=1表示按行计算标准差。

最后，可以打印出每行列表的平均值和标准差：

代码语言：txt
复制
for i in range(len(df)):
    print("Row", i+1, "mean:", row_mean[i])
    print("Row", i+1, "std:", row_std[i])

以上代码会输出每行列表的平均值和标准差。

关于pandas库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：腾讯云-云计算产品介绍

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