df文件切片后对有无视缺失值求平均数

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：

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。