如何在不删除非数值列的情况下调用DataFrame的mean()函数

你可以通过以下几种方式实现保留Country列并添加均值列的需求：

方法1：直接给原DataFrame新增均值列 #

先计算1960-1969年的行均值，将其作为新列添加到原DataFrame中：

import pandas as pd

# 读取数据
fertilityRates = pd.read_csv('fertility_rate.csv')

# 计算1960-1969列的行均值，新增为'Mean1960-1969'列
fertilityRates['Mean1960-1969'] = fertilityRates.iloc[:, 1:11].mean(axis=1)

# 查看包含Country和均值列的结果（示例显示前5行）
print(fertilityRates[['Country', 'Mean1960-1969']].head())

方法2：使用assign生成仅含目标列的新DataFrame #

如果不需要保留原数据的其他年份列，可直接生成包含Country和均值的新DataFrame：

# 生成仅含Country和均值列的新DataFrame
result_df = fertilityRates[['Country']].assign(Mean1960_1969=fertilityRates.iloc[:,1:11].mean(axis=1))

# 查看结果
print(result_df.head())

方法3：合并Country列与均值序列 #

提取Country列后，和计算好的均值序列合并成新DataFrame：

# 提取Country列
country_col = fertilityRates[['Country']]
# 计算均值并命名列
mean_series = fertilityRates.iloc[:,1:11].mean(axis=1).rename('Mean1960-1969')
# 合并两部分数据
result_df = pd.concat([country_col, mean_series], axis=1)

print(result_df.head())

以上三种方法可按需选择：方法1适合保留原数据所有列并新增均值的场景；方法2、3适合仅保留Country和均值列的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gurbanoğlu