कभी-कभी, किसी विशिष्ट कॉलम का मीन वैल्यू या सभी कॉलम का मीन वैल्यू प्राप्त करना आवश्यक हो सकता है जिनमें संख्यात्मक मान होते हैं। यहीं पर mean() फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है।
'मीन' शब्द का अर्थ है सभी मानों का योग ढूंढना और इसे डेटासेट में मानों की कुल संख्या से विभाजित करना।
आइए इसका प्रदर्शन देखते हैं -
उदाहरण
import pandas as pd
my_data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']), 'Age':pd.Series([45, 67, 89, 12, 23]), 'value':pd.Series([8.79,23.24,31.98,78.56,90.20])}
print("डेटाफ्रेम है:")
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print(my_df)
print("मीन है:")
print(my_df.mean())आउटपुट
डेटाफ्रेम है:
Name Age value
0 Tom 45 8.79
1 Jane 67 23.24
2 Vin 89 31.98
3 Eve 12 78.56
4 Will 23 90.20
मीन है:
Age 47.200
value 46.554
dtype: float64व्याख्या
आवश्यक लाइब्रेरी आयात की गई हैं, और उपयोग में आसानी के लिए उपनाम दिए गए हैं।
की-वैल्यू से मिलकर बने सीरीज़ के डिक्शनरी बनाए गए हैं, जहां एक मान वास्तव में एक सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर है।
यह डिक्शनरी बाद में 'pandas' लाइब्रेरी में मौजूद 'Dataframe' फ़ंक्शन के पैरामीटर के रूप में पास की जाती है।
डेटाफ्रेम कंसोल पर प्रिंट किया जाता है।
हम उन सभी कॉलम के मीन की गणना करना चाहते हैं जिनमें संख्यात्मक मान हैं।
डॉट ऑपरेटर का उपयोग करके डेटाफ्रेम पर 'मीन' फ़ंक्शन कहा जाता है।
संख्यात्मक कॉलम का मीन कंसोल पर प्रिंट किया जाता है।
