python pandas对列进行平均以生成新列

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

对于pandas中的DataFrame数据结构，可以使用pandas的mean()函数对列进行平均操作，生成新的列。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建DataFrame对象：

假设我们有一个包含多个列的DataFrame对象df，其中包含了需要进行平均操作的列。

1. 对列进行平均操作：

使用mean()函数对指定的列进行平均操作，并将结果赋值给新的列：

df['新列名'] = df['列名'].mean()

其中，'新列名'为生成的新列的列名，'列名'为需要进行平均操作的列的列名。

1. 完整示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3, 4, 5],
                   '列2': [6, 7, 8, 9, 10],
                   '列3': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 对列进行平均操作
df['平均值'] = df['列1'].mean()

# 打印DataFrame对象
print(df)

输出结果：

   列1  列2  列3  平均值
0   1   6  11  3.0
1   2   7  12  3.0
2   3   8  13  3.0
3   4   9  14  3.0
4   5  10  15  3.0

在这个示例中，我们创建了一个包含3列的DataFrame对象df，然后对列1进行平均操作，生成了一个新的列'平均值'，该列的值为列1的平均值3.0。

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