计算平均值时如何选择列

发布于 2025-01-23 17:53:49 字数 232 浏览 0 评论 0原文

嗨,我是一个学习python的学生。

有什么区别

df.1.mean()
df[1].mean()

完整的代码是

df= pd.DataFrame(np.random.randn(10,4)) 
df[1].mean()

我感到困惑的,因为我之前使用了第一种方法来在不同的数据框架中选择列。

Hi I'm a student learning python.

what's the difference between

df.1.mean()
df[1].mean()

?

the full code is

df= pd.DataFrame(np.random.randn(10,4)) 
df[1].mean()

I'm confused because I used the first method to choose a column in a different data frame before.

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评论(2

作妖 2025-01-30 17:53:49

对于数字的列,如果您调用df.1,它将导致错误。

但是,您可以将其用于字符串的列名。

# create new column with string column name
df['new_col'] = np.random.randn()
# get mean 
df.new_col.mean()

For columns that are numbers, it will result in a error if you call df.1.

You can use it however for column names that are string.

# create new column with string column name
df['new_col'] = np.random.randn()
# get mean 
df.new_col.mean()
如梦亦如幻 2025-01-30 17:53:49

如果列的名称是一个字符串,例如“一个”,则它将起作用,因为df.one是df的属性“一个”。不幸的是,属性语法不起作用纯整数(数字),只能由平方括号称为df [1],其中正确处理它们。

df = pd.DataFrame({1:[2,3], 'one':[3,5]})
df.one #works
#df.1 # syntax error

If the name of the column is a string such as "one" then it will work, as df.one is the attribute "one" of the df. Unfortunately the attribute syntax does not work pure integers (numbers) and only can be called by the squared brackets as df[1] where they are handled correctly.

df = pd.DataFrame({1:[2,3], 'one':[3,5]})
df.one #works
#df.1 # syntax error
~没有更多了~
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