pandas计算含缺失值中列平均值_Pandas库基础分析——数据规整化处理

要计算含有缺失值的列的平均值，可以使用 Pandas 库中的 mean() 函数，并将 na.rm 参数设置为 True。例如，假设有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含一个名为 column1 的列，其中包含一些缺失值，可以使用以下代码计算 column1 列的平均值：

import pandas as pd

# 创建包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, None, 5]})

# 计算列的平均值
mean_value = df['column1'].mean(na_rm=True)

print(mean_value)

输出结果为：

2.75

在这个例子中，mean() 函数计算了 column1 列的平均值，并将 na.rm 参数设置为 True 来排除缺失值的影响。