Среднее значение каждого столбца в кадре данных

Question

Работа с фреймом данных, который содержит определенный двоичный столбец (все в массиве numpy), например:

[1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 1. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0.]
[1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]

Возможно ли применить цикл для итерации всех столбцов внутри этого столбца?

т.е.

В моем случае мне нужно получить среднее значение в каждом столбце, например:

# Mean of position [0]           # Mean of position[3]
    1.                               1.
    1.                               0.
    1.                               0.
    0.                               1.
    1.                               1.
    0.                               1.
    1.                               0.
    1.                               1.
    1.                               1.
    0.                               0.

Есть ли способ сделать это?

Спасибо!

Answer 1

Вы можете использовать функцию средних значений из numpy.https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.mean.html

Так что в вашем случае, я думаю, вы ищете np.mean(a, axis=1)

Answer 2

Просто используйте iloc с mean:

meanZero = df.iloc[0].mean()
meanThird= df.iloc[3].mean()