如果Python Pandas中没有丢失任何值，如何计算多个列的平均值？

在Python Pandas中，如果没有丢失任何值，你可以使用mean()函数来计算多个列的平均值。

mean()函数是Pandas中的一个聚合函数，用于计算给定列的平均值。你可以将多个列作为参数传递给mean()函数，它将返回一个包含每列平均值的Series对象。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含多个列的DataFrame
data = {
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
    'col3': [11, 12, 13, 14, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算多个列的平均值
averages = df.mean()

print(averages)

输出结果将会是：

col1     3.0
col2     8.0
col3    13.0
dtype: float64

这里，我们创建了一个包含三列数据的DataFrame对象，并使用mean()函数计算了每列的平均值。最后，将平均值以Series对象的形式打印出来。

应用场景： 计算多个列的平均值在数据分析和处理中非常常见。例如，你可能有一个包含多个特征列的数据集，希望计算每个特征的平均值来了解数据的整体趋势。

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