Python 如何按条件计算每列的平均值

我想计算数据帧中每列的平均值。 假设我有这样一个数据帧：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,4,4],
                   'C':[7,8,9],
                   'D':[3,3,3]})
print(df)
   A  B  C  D  
0  1  4  7  3  
1  2  4  8  3  
2  3  4  9  3

我想得到平均值为[2,1,8,1]。因为B列和D列只有唯一的值，我希望平均值是1，而不是唯一的值

我该怎么做呢？我想我应该写一个函数，然后按条件应用到每一列，但我不知道怎么做

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希望有人能帮我。

那是。。想要一件奇怪的东西。：-）我建议不要称之为“卑鄙”，那样只会让人困惑

可能最简单的方法是计算实际平均值，然后用覆盖值1替换唯一列

In [226]: df.mean().where(df.nunique() > 1, 1)
Out[226]: 
A    2.0
B    1.0
C    8.0
D    1.0
dtype: float64

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那是。。想要一件奇怪的东西。：-）我建议不要称之为“卑鄙”，那样只会让人困惑

可能最简单的方法是计算实际平均值，然后用覆盖值1替换唯一列

In [226]: df.mean().where(df.nunique() > 1, 1)
Out[226]: 
A    2.0
B    1.0
C    8.0
D    1.0
dtype: float64

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您可以执行

df.loc[：，df.agg（'nunique'）>1].mean（）.reindex（df.columns，fill_value=1）

。。。但我怀疑这是最有效的方法。（所以我会让其他人指出一个更好的方法，不要让自己太尴尬，让它成为一个正确的答案）你可以做

df.loc[：，df.agg（'nunique'）>1].mean（）.reindex（df.columns，fill\u value=1）

。。。但我怀疑这是最有效的方法。（因此，我会让其他人指出一个更好的方法，不要让自己太尴尬，让它成为一个正确的答案）