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计算pandas数据框列表中列的平均值和曲线图分布

是一个数据分析和可视化的问题。下面是一个完善且全面的答案:

在pandas中,可以使用mean()函数来计算数据框中列的平均值。mean()函数会返回一个包含每列平均值的Series对象。

例如,假设我们有一个名为df的数据框,其中包含多个列,我们想计算每列的平均值,可以使用以下代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

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

# 计算每列的平均值
mean_values = df.mean()

print(mean_values)

输出结果为:

代码语言:txt
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A     3.0
B     8.0
C    13.0
dtype: float64

对于曲线图分布,可以使用matplotlib库来实现。matplotlib是一个常用的数据可视化库,可以绘制各种类型的图形,包括曲线图。

以下是一个使用matplotlib绘制曲线图分布的示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制曲线图分布
df.plot(kind='density')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码将会显示一个曲线图分布,其中每列都有一个曲线表示其分布情况。

关于pandas和matplotlib的更多信息,你可以参考以下链接:

  • pandas官方文档:https://pandas.pydata.org/
  • matplotlib官方文档:https://matplotlib.org/

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