迭代和平均pandas数据帧

是关于pandas库中数据帧（DataFrame）的两个常用操作。

1. 迭代（Iteration）： 迭代是指遍历数据帧中的每一行或每一列的操作。在pandas中，可以使用iterrows()方法来实现对数据帧的行迭代，使用iteritems()方法来实现对数据帧的列迭代。迭代操作可以用于对数据进行逐行或逐列的处理，例如计算每行或每列的总和、平均值等。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对数据帧的行进行迭代
for index, row in df.iterrows():
    print(row['A'], row['B'])

# 对数据帧的列进行迭代
for column, values in df.iteritems():
    print(column, values)

1. 平均（Mean）： 平均是指计算数据帧中某一列或某一行的平均值。在pandas中，可以使用mean()方法来计算数据帧中每列或每行的平均值。该方法会自动忽略缺失值（NaN）。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的平均值
column_mean = df.mean()
print(column_mean)

# 计算每行的平均值
row_mean = df.mean(axis=1)
print(row_mean)

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