df.groupby().mean()怎么忽略nan

在使用 Pandas 的 `groupby()` 方法后，如果想要计算每个分组的平均值，并且忽略 NaN 值，可以使用 `mean()` 方法的 `skipna` 参数。

默认情况下，`skipna` 参数的值为 `True`，即会跳过 NaN 值进行计算。因此，只需使用 `mean()` 方法即可实现忽略 NaN 值的功能。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, pd.NA, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据 Category 列进行分组，并计算每个分组的平均值（忽略 NaN 值）
grouped_mean = df.groupby('Category').mean()

print(grouped_mean)

输出结果如下：

         Value
Category       
A            1.5
B            3.0
C            5.5

可以看到，NaN 值被忽略，只有非空值参与了平均值的计算。

因此，通过在 `mean()` 方法中使用默认的 `skipna=True` 参数，就可以忽略 NaN 值进行计算。

相关问题

我的代码出现这样的错误ValueError: Unable to convert column 实际控制人性质 to type float，我的代码是df = pd.read_excel('stockdata.xlsx', dtype={'股票代码': 'str','实际控制人性质':'float'}) df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].str.replace(',', '').astype(float) df['年份'] = pd.DatetimeIndex(df['日期']).year df['实际控制人性质'] = df.groupby(['股票代码', '年份', '行业代码'])['实际控制人性质'].transform(lambda x: x.ffill().bfill()) df.fillna(0,inplace=True) df = df.groupby(['股票代码', '年份', '行业代码']).mean().reset_index() df = df[['股票代码', '年份', '行业代码', '实际控制人性质', '短期负债', '长期负债合计', '资产负债率']] df.fillna(df.mean(), inplace=True) # 处理缺失值，使用均值填充 df.fillna(method='bfill', inplace=True) df.to_excel('a2.xlsx', index=False, encoding='utf-8')，请帮我修改一下

] = rtc_read_byte(0x04) & 0x3f; // 日
time_data[5] = rtc_read_byte(0x05) & 0x1f; // 月
time_data[6] = rtc_read_byte(0根据您的错误信息，似乎出现了将字符串转换为浮点数的错误。您可以尝试使用 Pandx06); // 年
}

void rtc_init()
{
rtc_write_byte(0x0e, 0x00); // 关as 的 to_numeric() 函数来将实际控制人性质列转换为浮点数。更改如下：

``闭时钟输出
rtc_write_byte(0x0f, 0x00); // 清除标志位
}

//`
df['实际控制人性质'] = pd.to_numeric(df['实际控制人性质'], errors='coerce 中断服务函数
void timer0_isr() interrupt 1
{
static unsigned int cnt = 0;
TH0 = (')

其中，errors='coerce' 参数可以将无法转换的值转换为 NaN。这样，您的代码应该可以正常运行了。希望对您有所帮助！

代码含义 nan_life_expectancy_countries = df[df['Life expectancy'].isnull()]['Country'].unique() print(nan_life_expectancy_countries) temp_df = pd.DataFrame() for country in nan_life_expectancy_countries: temp_df = pd.concat([temp_df, df[df['Country'] == country]]) print(temp_df) df = df.dropna(subset=['Life expectancy']) print(df.isnull().sum()) df1= df[df['Alcohol'].isnull()] print(df1) south_sudan_missing = df[(df['Country'] == 'South Sudan') & (df['Alcohol'].isnull())] south_sudan_missing mask = (df['Country'] == 'South Sudan') & (df['Alcohol'].isnull()) df = df[~mask] df[df['Country'] == 'South Sudan'] df = df.sort_values(['Country', 'Year']) df['Alcohol'] = df.groupby('Country')['Alcohol'].ffill() df.isnull().sum() df = df.drop(['Income composition of resources', 'Schooling'], axis=1) cols_to_fill = ['Hepatitis B', 'BMI', 'Polio', 'Total expenditure', 'Diphtheria', 'GDP', 'Population', 'thinness 10-19 years', 'thinness 5-9 years'] for col in cols_to_fill: df[col] = df.groupby('Country')[col].transform(lambda x: x.fillna(x.mean())) df.isnull().sum() df = df.dropna(subset=['Hepatitis B', 'BMI', 'Total expenditure', 'GDP', 'Population', 'thinness 10-19 years', 'thinness 5-9 years']) df.isnull().sum()

这段代码是对一个包含全球各国健康指标数据的数据集进行清洗和处理。首先，通过查找缺失值，得到缺失了'Life expectancy'的国家列表并打印输出。然后，通过循环将这些国家的数据提取出来，组成一个新的数据集temp_df。接着，删除含有'Life expectancy'缺失值的行，并打印输出剩余含有缺失值的行。接下来，找到缺失了'Alcohol'指标的南苏丹数据，并打印输出。然后，通过布尔掩码将缺失'Alcohol'指标的南苏丹行删除，并输出南苏丹的数据。接着，按国家和年份对数据集进行排序，然后使用前向填充（ffill）方法填充每个国家的'Alcohol'指标缺失值。接下来，删除一些列，并使用每个国家的均值来填充每个列的缺失值。最后，再删除一些含有缺失值的行，并打印输出数据集中每列的缺失值数量。