缺少值的列子集的行平均

一尘不染

缺少值的列子集的行平均

python

我有一个’DataFrame’，它偶尔会缺少值，看起来像这样：

          Monday         Tuesday         Wednesday 
      ================================================
Mike        42             NaN               12
Jenna       NaN            NaN               15
Jon         21              4                 1

我想在column数据框中添加一个新的数据，以计算columns每个数据的平均值row。

意思是，对于Mike，我需要 (df['Monday'] + df['Wednesday'])/2，但是对于Jenna，我只需要使用df['Wednesday amt.']/1

有谁知道解决因缺失值导致的变化并计算平均值的最佳方法？

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2020-12-20

共1个答案

一尘不染

您可以简单地：

df['avg'] = df.mean(axis=1)

       Monday  Tuesday  Wednesday        avg
Mike       42      NaN         12  27.000000
Jenna     NaN      NaN         15  15.000000
Jon        21        4          1   8.666667

因为.mean()默认情况下会忽略缺失值：请参阅docs。

要选择一个子集，您可以：

df['avg'] = df[['Monday', 'Tuesday']].mean(axis=1)

       Monday  Tuesday  Wednesday   avg
Mike       42      NaN         12  42.0
Jenna     NaN      NaN         15   NaN
Jon        21        4          1  12.5

2020-12-20