이 랩에서는 Pandas 라이브러리의 mean() 메서드를 사용하여 DataFrame 의 평균값을 계산하는 방법을 배웁니다. mean() 메서드는 DataFrame 의 인덱스 또는 열 축을 따라 평균을 계산하는 데 사용할 수 있습니다.
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먼저, 다음 코드를 사용하여 필요한 라이브러리인 Pandas 와 NumPy 를 가져오겠습니다.
import pandas as pd
import numpy as np다음으로, 다음 코드를 사용하여 DataFrame 을 생성해 보겠습니다.
df = pd.DataFrame({"A": [0, 52, 78], "B": [77, 45, 96], "C": [16, 23, 135], "D": [17, 22, 56]})DataFrame 의 인덱스 축을 따라 평균을 계산하려면, axis=0 매개변수와 함께 mean() 메서드를 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다.
mean_index = df.mean(axis=0)
print(mean_index)DataFrame 의 열 축을 따라 평균을 계산하려면, axis=1 매개변수와 함께 mean() 메서드를 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다.
mean_column = df.mean(axis=1)
print(mean_column)기본적으로 mean() 메서드는 평균을 계산할 때 null 값을 제외합니다. 하지만 skipna 매개변수를 False로 설정하여 이 동작을 변경할 수 있습니다. 다음은 null 값을 포함하여 인덱스 축을 따라 평균을 계산하는 예시입니다.
df_with_null = pd.DataFrame({"A": [0, None, 78], "B": [77, 45, None], "C": [16, 23, None], "D": [17, 22, 56]})
mean_null = df_with_null.mean(axis=0, skipna=False)
print(mean_null)이 랩에서는 Pandas 라이브러리에서 mean() 메서드를 사용하여 DataFrame 의 평균값을 계산하는 방법을 배웠습니다. 인덱스 및 열 축을 따라 평균을 계산하는 방법과 평균을 계산할 때 null 값을 처리하는 방법을 살펴보았습니다. mean() 메서드는 Pandas DataFrame 에서 데이터를 분석하고 요약하는 데 유용한 도구입니다.
Pandas 라이브러리의 mean() 메서드는 DataFrame 의 평균값을 계산하는 강력한 도구입니다. 다양한 축을 따라 평균을 계산하는 유연성을 제공하며 null 값을 적절하게 처리합니다. mean() 메서드를 사용하는 방법을 이해하는 것은 Pandas 를 사용한 데이터 분석에 필수적인 기술입니다.
축하합니다! Pandas DataFrame Mean Method 랩을 완료했습니다. LabEx 에서 더 많은 랩을 연습하여 실력을 향상시킬 수 있습니다.