具有NaN值的Python Pandas .groupby（）。mean（）

Question

我想在此DataFrame上使用.groupby（）。mean（），但是，它没有忽略NaN值。

这是我的DataFrame的图片

'Quarters'是我的最后一行，因此我进行转置以使其成为最后一列，并按'Quarters'分组，然后对所有县执行.mean（）。我希望将新的DataFrame存储在一个新变量中，列索引作为县名称，行索引作为'Quarters'，每个单元格是3个单元格的平均值，这3个单元格与前一个DataFrame共享相同的County和'Quarters'。

我这样做：

ANSWER = City_Zhvi_AllHomes.T.groupby('Quarters').mean().T

但是我得到了

DataError：没有要聚合的数字类型

如果在.groupby（）之前执行.fillna（0），它将起作用，这是该图片（除非我再次换行和换行）

但是我不能这样做，因为它将影响均值的结果。那么，我该如何告诉.mean（）忽略NaN？

Answer 1

您可以对mean()使用 skipna 参数。

ANSWER = City_Zhvi_AllHomes.T.groupby('Quarters').mean(skipna=True).T

这将为您提供可用值的平均值。