所以这真的让我感到困惑。我正在使用熊猫来玩这个Kaggle dataset来学习统计数据。我试图通过使用Series.sum（）/ len（Series）计算列的平均值，但是后来我记得存在Series.mean（）。但是，我偶然发现熊猫Series.mean（）与Series.sum（）/ len（Series）给出的结果略有不同。
复制步骤：-使用pd.read_csv（）读取数据集-将MaxTemp列作为我们将要处理的系列，例如，名为“ workdata”。-计算workdata.mean（）和workdata.sum（）/ len（workdata）
现在，我怀疑这种差异是因为计算机无法正确地计算出小数位数100％，并且这里有很多小数位数可供使用，因此细小的差异可能会堆积。
如果确实如此，哪个会给出更准确的结果，为什么？
这是因为Series.mean()不在dataFrame中计算NaN值。如果要包含NaN值，则可以使用Series.mean(skipna=False)。
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