Python – Pandas DataFrame에서 열 값의 평균 계산하는 방법

Pandas DataFrame에서 특정 열(column)의 평균값을 계산하려면 mean() 메서드를 사용하면 됩니다. 가장 먼저 필요한 Pandas 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

이제 두 개의 열을 가진 DataFrame을 생성해 보겠습니다.

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

mean() 메서드를 사용해 "Units" 열 하나의 평균을 구하는 방법은 다음과 같습니다.

print("DataFrame1의 Units 열 평균 =", dataFrame1['Units'].mean())

같은 방식으로 두 번째 DataFrame에서도 동일하게 평균값을 계산할 수 있습니다.

예제

다음은 전체 코드입니다.

import pandas as pd

# DataFrame1 생성
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print("DataFrame1 ...\n", dataFrame1)

# "Units" 열의 평균 계산
print("DataFrame1의 Units 열 평균 =", dataFrame1['Units'].mean())

# DataFrame2 생성
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Product": ['TV', 'PenDrive', 'HeadPhone', 'EarPhone', 'HDD', 'SSD'],
      "Price": [8000, 500, 3000, 1500, 3000, 4000]
   }
)

print("\nDataFrame2 ...\n", dataFrame2)

# "Price" 열의 평균 계산
print("DataFrame2의 Price 열 평균 =", dataFrame2['Price'].mean())

출력 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

DataFrame1 ...
      Car   Units
0     BMW    100
1    Lexus    150
2     Audi    110
3    Tesla     80
4  Bentley    110
5   Jaguar     90
DataFrame1의 Units 열 평균 = 106.66666666666667

DataFrame2 ...
   Price   Product
0   8000        TV
1    500  PenDrive
2   3000 HeadPhone
3   1500  EarPhone
4   3000       HDD
5   4000       SSD
DataFrame2의 Price 열 평균 = 3333.3333333333335

참고 사항

mean() 메서드는 기본적으로 skipna=True 옵션이 설정되어 있어, 열에 NaN(결측치)이 포함되어 있어도 이를 자동으로 제외하고 나머지 값들의 평균을 계산합니다. 또한 mean()은 숫자형(numeric) 데이터가 담긴 열에만 적용할 수 있으며, 문자열 열에 적용하면 오류가 발생하므로 주의해야 합니다.