هل يوجد فرق مابين الmean الموجود في pandas وبين الaverage الموجود في numpy ؟

كلا الدالتين  تؤديان نفس الوظيفة تقريبا، وهي حساب المتوسط الحسابي لمجموعة من القيم، بالسنبة للدالة التي في Pandas، فنستخدمها بشكل أساسي مع DataFrames وSeries، وتتيح تطبيق المتوسط على البيانات بسهولة، خاصة مع القدرة على تجاهل القيم المفقودة بشكل افتراضي.

أما الدالة التي في NumPy لديها مرونة إضافية مثل أخذ أوزان في الاعتبار لحساب المتوسط المرجح، و إذا لم يتم توفير أوزان، فإن average ستعيد المتوسط الحسابي العادي وهو نفس الناتج لو استخدمت np.mean.

لا يوجد فرق جوهري كلاهما يحسبان المتوسط الحسابي لمجموعة من البيانات.

mean في Pandas مصممة خصيصًا للعمل مع DataFrames و Series وتستطيع استخدامها لحساب المتوسط لعمود معين في DataFrame أو لسلسلة كاملة.

وستجد أنها تعالج قيم NaN بتجهالها وأيضًا تستطيع تحديد الـ axis  بها.

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

mean_A = df['A'].mean()
print(f"Mean of column 'A': {mean_A}")

mean_all = df.mean()
print(f"Mean of all columns: {mean_all}")

و average في NumPy مصممة للعمل مع Arrays لحساب المتوسط لجميع العناصر في Array أو لجزء معين منه.

ولا تعالج قيم NaN بشكل إفتراضي، ولا تستطيع بها استخدام الـ axis .

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

average_all = np.average(arr)
print(f"Mean of all elements: {average_all}")

average_part = np.average(arr[1:3])
print(f"Mean of elements from 1 to 3: {average_part}")

تمام جدا , الف شكراا لحضرتكم