Что вернёт вызов df.mean(numeric_only=True) для числовых столбцов в DataFrame df?
A
DataFrame той же формы, что у df, с заменой исходных значений на средние по столбцуBСкаляр: одно число, представляющее среднее значение по всем числовым ячейкам сразу
C
Series с индексом из имён числовых столбцов и значениями средних по каждому из нихDСписок средних значений по столбцам без меток индекса в порядке исходных колонок
Правильный ответ. Многие агрегаты по умолчанию считаются по столбцам и возвращают
Series с метками колонок.Разбор
Вызов df.mean(...) агрегирует по оси столбцов, считая среднее в каждом числовом столбце отдельно. Результат — Series: индекс — названия числовых колонок, значения — их средние. Это удобный способ быстро получить «профиль» числовых признаков. Чтобы получить одно число по всей таблице, нужно сначала свести её, например df.to_numpy().mean().
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Что верно про вызов
pd.merge(orders, customers, on="customer_id", how="left")?Ещё вопросы по теме «Pandas и DataFrame»
- Что вернёт выражение `df[df["price"] > 100]`?
- В `DataFrame` `df` есть столбцы `country`, `user_id`, `revenue`. Что вернёт выражение `df.loc[df["country"] == "RU", ["user_id", "revenue"]]`?
- В `df` есть столбец `age`. Какие значения `age` попадут в результат `df[(df["age"] >= 18) & (df["age"] <= 25)]`?
- Что выберет фильтр `df[~df["status"].isin(["cancelled", "returned"])]`?
- Что верно про два шага: `mask = df["col"] > 0` и затем `df[mask]`?
- Все вопросы по «Pandas и DataFrame» →