缺少值的列子集的行平均
我有一个’DataFrame’，它偶尔会缺少值，看起来像这样：
Monday Tuesday Wednesday
================================================
Mike 42 NaN 12
Jenna NaN NaN 15
Jon 21 4 1
我想在column数据框中添加一个新的数据，以计算columns每个数据的平均值row。
意思是，对于Mike，我需要 (df['Monday'] + df['Wednesday'])/2，但是对于Jenna，我只需要使用df['Wednesday amt.']/1
有谁知道解决因缺失值导致的变化并计算平均值的最佳方法？
问题答案：
您可以简单地：
df['avg'] = df.mean(axis=1)
Monday Tuesday Wednesday avg
Mike 42 NaN 12 27.000000
Jenna NaN NaN 15 15.000000
Jon 21 4 1 8.666667
因为.mean()默认情况下会忽略缺失值：请参阅docs。
要选择一个子集，您可以：
df['avg'] = df[['Monday', 'Tuesday']].mean(axis=1)
Monday Tuesday Wednesday avg
Mike 42 NaN 12 42.0
Jenna NaN NaN 15 NaN
Jon 21 4 1 12.5
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