print(musicdata.agg({'number_of_records':np.sum,'value_actual':[np.sum,np.mean]}))为什么这个代码返回的number_of_records的mean为NaN
时间: 2024-04-02 20:34:55 浏览: 11
这个代码返回的`number_of_records`的`mean`为`NaN`可能是因为`musicdata`中`number_of_records`这一列中存在缺失值。
`agg()`函数会自动忽略缺失值进行计算,因此如果`number_of_records`这一列存在缺失值,那么聚合结果就会返回`NaN`。由于这个代码使用了字典的形式指定了不同的聚合函数,其中包括了计算`number_of_records`列平均值的函数`np.mean()`,因此聚合结果中的`mean`列就会显示为`NaN`。
如果想要检查`number_of_records`这一列中是否存在缺失值,可以使用`isnull()`函数或`isna()`函数来检查。如果存在缺失值,可以使用`dropna()`函数将缺失值所在的行删除或使用`fillna()`函数将缺失值填充。
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print(musicdata.agg({'number_of_records':np.sum,'value_actual':[np.sum,np.mean]})) print(musicdata['number_of_records'].agg(np.mean))为什么这两个代码,一个返回的numver_of_records的mean的值为1一个返回的是NaN
这两个代码返回的结果不同可能是因为`musicdata`中`number_of_records`这一列有缺失值。
第一个代码使用了`agg()`函数对`number_of_records`这一列进行了求和和平均值的计算,并使用了字典的形式指定了不同的聚合函数。而由于`agg()`函数会自动忽略缺失值,所以即使这一列有缺失值,也不会影响结果。
然而,第二个代码仅仅使用了`agg()`函数对`number_of_records`这一列进行了平均值的计算,而没有考虑缺失值的情况。如果这一列有缺失值,那么`np.mean()`函数将返回`NaN`,即结果为缺失值。因此,这可能是第二个代码返回`NaN`的原因。
对number_of_records这一列怎么用isnull()来检查是否有缺失值
可以使用`isnull()`函数来检查`number_of_records`这一列是否存在缺失值。具体方法如下:
```python
musicdata['number_of_records'].isnull().any()
```
这行代码会返回一个布尔值,表示`number_of_records`这一列是否存在缺失值。如果返回值为`True`,说明存在缺失值;如果返回值为`False`,说明不存在缺失值。