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：

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：

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：

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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