Python中使用.mean计算均值时如何排除前若干行？

针对 Pandas DataFrame/Series #

如果你的数据是 Pandas 的 DataFrame 或 Series，只需通过切片操作跳过前 N 行，再调用 .mean() 方法即可：

• 示例代码：

  import pandas as pd
  
  # 构造示例数据集
  data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10]}
  df = pd.DataFrame(data)
  
  # 排除前2行，计算所有列的均值
  filtered_mean = df[2:].mean()
  print(filtered_mean)
  
  # 只针对某一列（比如col1）排除前2行后计算均值
  col1_filtered_mean = df['col1'][2:].mean()
  print(col1_filtered_mean)
  

• 说明：df[N:] 会返回从第 N 行（索引从 0 开始）到数据集末尾的子集合，后续的 .mean() 仅基于这些行计算均值。

针对 Numpy 数组 #

如果使用 Numpy 数组，逻辑类似，通过切片跳过前 N 行后调用 .mean()：

• 示例代码：

  import numpy as np
  
  arr = np.array([[1,6], [2,7], [3,8], [4,9], [5,10]])
  
  # 排除前2行，按列计算均值（axis=0）；若按行计算则设axis=1
  filtered_mean = arr[2:].mean(axis=0)
  print(filtered_mean)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David