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?
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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