dataframe，如何将列B和列C和列D的平均值生成列E，其中列B、C有缺失值

可以使用pandas库中的fillna()方法来填充列B和列C的缺失值，然后再计算列B、C、D的平均值生成列E。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 创建DataFrame，并填充缺失值：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [2, 3, None, 5, None],
                   'C': [3, None, 4, None, 6],
                   'D': [4, 5, 6, 7, 8]})
df.fillna(value=0, inplace=True)  # 将缺失值填充为0

3. 计算列B、C、D的平均值生成列E：

df['E'] = (df['B'] + df['C'] + df['D']) / 3

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [2, 3, None, 5, None],
                   'C': [3, None, 4, None, 6],
                   'D': [4, 5, 6, 7, 8]})
df.fillna(value=0, inplace=True)  # 将缺失值填充为0
df['E'] = (df['B'] + df['C'] + df['D']) / 3
print(df)

输出结果：

   A    B    C  D         E
0  1  2.0  3.0  4  3.000000
1  2  3.0  0.0  5  2.666667
2  3  0.0  4.0  6  3.333333
3  4  5.0  0.0  7  4.000000
4  5  0.0  6.0  8  4.666667