# Hoe gemiddelden berekenen met pandas mean()

De functie `DataFrame.mean()` in Python pandas wordt gebruikt om **gemiddelden te berekenen** over een of meer assen van een DataFrame. Pandas `mean()` is essentieel voor het analyseren van numerieke gegevens. Naast het berekenen van gemiddelde waarden biedt het ook inzicht in de verdeling van gegevens.

## Wat is de syntaxis voor `DataFrame.mean()`?

De functie pandas `mean()` accepteert **maximaal drie parameters** en heeft de volgende syntaxis:

```python
DataFrame.mean(axis=None, skipna=True, numeric_only=None)
```

### Welke parameters kunnen worden gebruikt met pandas `Dataframe.mean`?

Je kunt verschillende parameters gebruiken om de werking van pandas `DataFrame.mean()` aan te passen.

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th><strong>Parameter</strong></th>
      <th><strong>Beschrijving</strong></th>
      <th><strong>Standaardwaarde</strong></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>`axis`</td>
      <td>Geeft aan of de berekening wordt uitgevoerd over rijen (`axis=0`) of kolommen (`axis=1`)</td>
      <td>`0`</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`skipna`</td>
      <td>Indien ingesteld op `True`, worden NaN-waarden genegeerd.</td>
      <td>`True`</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`numeric_only`</td>
      <td>Als ingesteld op `True`, worden alleen numerieke gegevenstypen meegenomen in de berekening</td>
      <td>`False`</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## Hoe pandas `mean()` te gebruiken

Je kunt de functie pandas `DataFrame.mean()` toepassen op zowel kolommen als rijen.

### Gemiddelde waarden voor kolommen berekenen

Eerst gaan we een [pandas DataFrame](https://www.ionos.com/nl-be/digitalguide/websites/webontwikkeling/python-pandas-dataframe/) maken met wat numerieke gegevens:

```python
import pandas as pd
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [4, 5, 6, 7],
    'C': [7, 8, 9, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

Het resulterende DataFrame ziet er als volgt uit:

```none
A  B    C
0  1  4    7
1  2  5    8
2  3  6    9
3  4  7  10
```

Om het gemiddelde van elke kolom te berekenen, kunt u de `mean()` functie gebruiken. Standaard is de parameter axis ingesteld op 0, wat overeenkomt met kolommen.

```python
column_means = df.mean()
print(column_means)
```

De bovenstaande code berekent het gemiddelde voor elke kolom (A, B en C) door de som van de elementen in de betreffende kolom te berekenen en deze vervolgens te delen door het aantal elementen in de kolom. Het resultaat is de volgende pandas-reeks:

```none
A    2.5
B    5.5
C    8.5
dtype: float64
```

### Gemiddelde waarden voor rijen berekenen

Als u het gemiddelde voor rijen wilt vinden, stelt u de parameter `axis` eenvoudigweg in op 1:

```python
row_means = df.mean(axis=1)
print(row_means)
```

Pandas `mean()` berekent rijgemiddelden door de som van de elementen in een rij te delen door het aantal elementen dat deze rij bevat. Als je de bovenstaande functie aanroept, krijg je de volgende uitvoer:

```none
0    4.0
1    5.0
2    6.0
3    7.0
dtype: float64
```

### Omgaan met NaN-waarden

In dit voorbeeld gebruiken we een ander DataFrame, dat NaN-waarden bevat:

```python
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [4, np.nan, 6, 7],
    'C': [7, 8, 9, np.nan]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

De bovenstaande code produceert het volgende DataFrame:

```none
A    B    C
0  1.0  4.0  7.0
1  2.0  NaN  8.0
2  NaN  6.0  9.0
3  4.0  7.0  NaN
```

Bij het berekenen van de gemiddelden voor kolommen bepaalt de parameter `skipna` of NaN-waarden moeten worden meegenomen of genegeerd. Standaard is `skipna` ingesteld op `True`, dus `df.mean()` negeert automatisch NaN-waarden. Als u NaN-waarden wilt meenemen, moet u `skipna=False` als parameter toevoegen. Hierdoor zal elke kolom met ten minste één NaN-waarde NaN als gemiddelde retourneren.

```python
mean_with_nan = df.mean() 
print(mean_with_nan)
```

Het aanroepen van `df.mean()` levert de volgende uitvoer op:

```none
A    2.333333
B    5.666667
C    8.000000
dtype: float64
```


This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/nl-be/digitalguide/websites/webontwikkeling/python-pandas-gemiddelde-van-dataframe/](https://www.ionos.com/nl-be/digitalguide/websites/webontwikkeling/python-pandas-gemiddelde-van-dataframe/) for AI/LLM consumption.