Promedio de una columna en pandas

En pandas, el promedio de una columna se obtiene con df["columna"].mean(). Para el promedio de cada columna numérica usa df.mean(numeric_only=True) y para el de cada fila, df[columnas].mean(axis=1). Los valores faltantes (NaN) se ignoran por omisión; si la columna está guardada como texto, conviértela antes con pd.to_numeric.

Sintaxis

df["col"].mean()                         # una columna → un número
df.mean(numeric_only=True)               # cada columna numérica → Serie
df[["a", "b", "c"]].mean(axis=1)         # cada fila → Serie
df.loc[condicion, "col"].mean()          # solo las filas que cumplen
df["col"].mean(skipna=False)             # nan si falta algún dato

Paso a paso

1. Carga los datos: df = pd.read_csv("archivo.csv"). Si el archivo usa coma decimal, agrega decimal="," (y sep=";" si las columnas se separan con punto y coma, como en los CSV que exporta Excel en España).
2. Revisa los tipos con df.dtypes: las columnas a promediar deben ser int64 o float64, no object.
3. Elige la dirección: una columna, todas las columnas o cada fila.
4. Guarda el resultado en una variable o en una columna nueva y redondea con .round(2) al final.

Ejemplos resueltos

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "alumno": ["Ana", "Luis", "Sofía", "Diego"],
    "parcial1": [8.5, 6.0, 9.0, 7.5],
    "parcial2": [9.0, 7.0, 8.5, 6.5],
    "parcial3": [7.5, 8.0, 10.0, 7.0],
})
print(df["parcial1"].mean())
print(df.mean(numeric_only=True))

7.75
parcial1    7.750
parcial2    7.750
parcial3    8.125
dtype: float64

df["promedio"] = df[["parcial1", "parcial2", "parcial3"]].mean(axis=1).round(2)
print(df)

  alumno  parcial1  parcial2  parcial3  promedio
0    Ana       8.5       9.0       7.5      8.33
1   Luis       6.0       7.0       8.0      7.00
2  Sofía       9.0       8.5      10.0      9.17
3  Diego       7.5       6.5       7.0      7.00

print(df.loc[df["parcial1"] > 7, "parcial2"].mean())
print(df[df["promedio"] >= 8]["alumno"].tolist())

8.0
['Ana', 'Sofía']

s = pd.Series(["8", "9", "7"])
print(pd.to_numeric(s).mean())

8.0

Errores comunes

• TypeError: Could not convert ['AnaLuisSofíaDiego'] to numeric. Llamaste df.mean() sobre una tabla con columnas de texto. Desde pandas 2.0, numeric_only vale False por omisión; pásalo como True o selecciona las columnas.
• Usar axis=0 cuando querías filas. axis=0 (por omisión) da un promedio por columna; axis=1, uno por fila.
• Contar faltantes como ceros sin querer. mean() ignora NaN. Si un parcial no presentado vale 0, rellena antes con fillna(0).
• Promediar promedios. El promedio de los promedios de cada alumno es igual al promedio general solo si todos tienen la misma cantidad de calificaciones.
• SettingWithCopyWarning al crear la columna. Aparece si df es un recorte de otra tabla; crea una copia con .copy() antes de agregar columnas.

Para promediar por categoría (región, grupo, mes) en lugar de por columna, mira promedio por grupo con groupby. Si quieres la versión escolar del cálculo, sin código, está en cómo sacar el promedio de calificaciones.