将数据帧的平均值作为单行数据帧返回

在数据分析和机器学习中，我们经常需要对数据进行聚合和转换。其中一种常见的操作是计算数据帧中每列的平均值。在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 计算一个数据帧的平均值，并将其作为单行数据帧返回。

准备工作

我们将使用 Pandas 库来进行数据分析和操作。首先，需要安装 Pandas 库，可以使用以下命令进行安装。

pip install pandas

在程序代码中，我们需要导入 Pandas 库和 NumPy 库。因此，我们需要在程序开头添加以下语句。

import pandas as pd
import numpy as np

计算数据帧的平均值

我们假设我们有如下数据帧，包含三列数据。

data = {'col1': [1, 2, 3, 4],
        'col2': [5, 6, 7, 8],
        'col3': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

此时，数据帧df的内容如下。

   col1  col2  col3
0     1     5     9
1     2     6    10
2     3     7    11
3     4     8    12

我们可以使用 Pandas 库中的 mean() 方法来计算数据帧每列的平均值，并将结果保存在一个 Pandas 序列中。代码如下。

mean = df.mean()

此时，mean 序列的内容如下。

col1    2.5
col2    6.5
col3    10.5
dtype: float64

将平均值作为单行数据帧返回

接下来，我们可以将 mean 序列转换为单行数据帧。具体来说，我们可以使用 Pandas 库中的 transpose() 方法将序列转置，然后使用 Pandas 库中的 to_frame() 方法将序列转换为数据帧。代码如下。

mean_df = pd.DataFrame(mean).transpose()

此时，mean_df 数据帧的内容如下。

   col1  col2  col3
0   2.5   6.5  10.5

我们可以看到，mean_df 包含一行数据，每列对应原数据帧 df 中的每列。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Pandas 库计算数据帧每列的平均值，并将结果作为单行数据帧返回。这个操作是数据分析和机器学习中常见的操作，可以方便地将一个数据集转换为一个代表该数据集中每列平均值的数据帧。