列的.mean（）

Question

我试图找到数据集中某列中所有值的平均值。我做了df[“column”].mean（），但它给了我一个可笑的大数字，考虑到我的值有多小，这是没有意义的。但是，min（）和max（）函数可以正常工作。你知道吗

Here is what I'm talking about.

澄清一下，第一个单元格中输出的左侧是索引，右侧是值。你知道吗

delay["If Delayed, for how long?"].astype(int)

print(delay["If Delayed, for how long?"].min())
print(delay["If Delayed, for how long?"].max())
print(delay["If Delayed, for how long?"].mean()

Answer 1

也许熊猫应该拒绝接受字符串列的平均值。但事实并非如此，所以你得到的是：

In [154]: s = pd.Series([15,18,16,14,20,16,15]).astype(str)

In [155]: s.sum()
Out[155]: '15181614201615'

In [156]: float(s.sum()) / len(s)
Out[156]: 2168802028802.1428

In [157]: s.mean()
Out[157]: 2168802028802.1428

s.min()和s.max()将“起作用”，但它是词典中的最小值和最大值，而不是数字，所以'111'<；'20'。你知道吗

使您的列成为数值列，无论是int还是float，只要您愿意，请记住.astype不能正常工作，因此您需要

delay["If Delayed, for how long?"] = delay["If Delayed, for how long?"].astype(int)

如果你想让列真正改变。你知道吗