Python 熊猫数据框中的均值定义是什么？

我有一个数据框，希望从其中一列中获得值的平均值。如果我这样做：

print df['col_name'][0:1]
print df['col_name'][0:1].mean()

我得到：

0    2
Name: col_name
2.0

0    2
1    1
Name: col_name
10.5

0    2
1    1
2    2
Name: col_name
70.6666666667

如果我这样做：

print df['col_name'][0:2]
print df['col_name'][0:2].mean()

print df['col_name'][0:3]
print df['col_name'][0:3].mean()

我得到：

0    2
Name: col_name
2.0

0    2
1    1
Name: col_name
10.5

0    2
1    1
2    2
Name: col_name
70.6666666667

如果我这样做：

print df['col_name'][0:2]
print df['col_name'][0:2].mean()

print df['col_name'][0:3]
print df['col_name'][0:3].mean()

我得到：

0    2
Name: col_name
2.0

0    2
1    1
Name: col_name
10.5

0    2
1    1
2    2
Name: col_name
70.6666666667

---

看起来您有一列

str

值，而不是

ints

：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col':['2','1','2']})
for i in range(1,4):
    print(df['col'][0:i].mean())

df = pd.DataFrame({'col':[2,1,2]})
for i in range(1,4):
    print(df['col'][0:i].mean())

屈服

2.0
10.5
70.6666666667

2.0
1.5
1.66666666667

而如果值为

ints

：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col':['2','1','2']})
for i in range(1,4):
    print(df['col'][0:i].mean())

df = pd.DataFrame({'col':[2,1,2]})
for i in range(1,4):
    print(df['col'][0:i].mean())

屈服

2.0
10.5
70.6666666667

2.0
1.5
1.66666666667

---

您可以使用将

str

s列转换为

ints

列

df['col'] = df['col'].map(int)

---

但是，当然，处理这个问题的最佳方法是首先确保数据帧是用正确的（

int

）值构造的。

可能希望看起来很糟糕，因为

10.5==float（“2”+“1”）/2

。我甚至都没看一眼就排除了这个可能性，因为我认为这可能会提高。我很高兴你知道这些数字是从哪里来的。嘿，这是给你的！：）