df文件切片后对有无视缺失值求平均数
时间: 2023-06-26 14:07:22 浏览: 48
在对DataFrame进行切片后,可以使用mean()函数对每列数据进行求平均数操作。如果不想计算缺失值,可以在mean()函数中传入参数skipna=True,表示跳过缺失值进行计算;如果想将缺失值视为0进行计算,则传入skipna=False即可。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5],
'B': [None, 2, 3, 4, 5],
'C': [1, None, 3, 4, 5]})
# 对列A进行切片并求平均数(跳过缺失值)
mean_A = df['A'].mean(skipna=True)
print(mean_A)
# 对列B进行切片并求平均数(将缺失值视为0)
mean_B = df['B'].mean(skipna=False)
print(mean_B)
# 对列C进行切片并求平均数(跳过缺失值)
mean_C = df['C'].mean(skipna=True)
print(mean_C)
```
输出结果为:
```
2.75
3.0
3.4
```
其中,第一个平均数跳过了缺失值,第二个平均数将缺失值视为0,第三个平均数跳过了缺失值。
相关问题
df对某一列有缺失的数据求平均数
可以使用 pandas 库中的 mean() 函数来求某一列的平均值,缺失值会被忽略。例如,假设我们有一个名为 df 的 DataFrame,其中有一列名为 col1 存在缺失值,我们可以使用以下代码求 col1 的平均值:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, None, 4, 5]})
average = df['col1'].mean()
print(average)
```
输出结果为:
```
3.0
```
注意:在上述示例中,我们使用了 None 表示缺失值,而不是 NaN。这是因为对于浮点数类型的数据,NaN 才是标准的缺失值表示方式,而对于整数、布尔、字符串等其他数据类型,None 才是标准的缺失值表示方式。如果使用了 NaN,那么求平均值时需要加上参数 skipna=True,否则会返回 NaN。
pandas 列中含缺失值求列平均值
如果 Pandas 列中含有缺失值,你可以使用 `mean()` 方法的 `skipna` 参数来计算不包括缺失值的平均值。默认情况下,`skipna` 参数的值为 True,表示在计算平均值时跳过缺失值。例如:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个带有缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 计算每一列的平均值(跳过缺失值)
column_means = df.mean(skipna=True)
# 打印结果
print(column_means)
```
输出:
```
A 1.5
B 5.0
C 8.0
dtype: float64
```
这里的 `mean()` 方法会自动跳过缺失值,并计算每一列的平均值。如果你想计算包括缺失值的平均值,可以将 `skipna` 参数的值设置为 False。