Question

有没有直接的方法来计算pandas中数据帧列的平均值，但没有考虑零值作为值的数据？像.mean（）函数中的参数一样？目前这样做是这样的：

x = df[df[A]!=0]
x.mean()

Answer 1

它还取决于数据中0的含义。

如果这些确实是＆＃39; 0＆＃39;值，然后你的方法很好
如果＆＃39; 0＆＃39;是一个未测量的值的占位符（即“NaN＆＃39;”），那么更换所有＆＃39; 0＆＃39;事件与＆＃39; NaN＆＃39;第一。默认情况下，平均值的计算不包括NaN 值。
```
df = pd.DataFrame([1, 0, 2, 3, 0], columns=['a'])
df = df.replace(0, np.NaN)
df.mean()
```

Answer 2

您可以将df转换为numpy数组，并使用numpy.nanmean()

import numpy as np

df = pd.DataFrame(data=np.array([[1, 2], 
                                 [3, 4], 
                                 [6, 7], 
                                 [8, np.nan], 
                                 [np.nan, 11]]), 
                  columns=['A', 'B'])

df_col_means = numpy.nanmean(df.values)  # by columns
df_row_means = numpy.nanmean(df.values, axis=1)  # by rows
col_A_mean = numpy.nanmean(df['A'].values)  # particular column mean

Answer 3

在讨论中很晚，但是您也可以这样做：

df["Column_name"] != 0)].mean()

大熊猫的平均值计算，不包括零

3 个答案: