熊猫：计算列均值会产生空值

Question

我有一个pandas DataFrame df，我想仅使用前100K行来获取第180列到最后的平均值（不包括最后一列）。

如果我使用整个DataFrame：

df.mean().isnull().any()

我得到False

如果我仅使用前10万行：

train_means = df.iloc[:100000, 180:-1].mean()
train_means.isnull().any()

我得到：True

我不确定这是怎么可能的，因为第二种方法只是获取整个DataFrame的子集的列均值。因此，如果完整DataFrame中的任何列均不具有NaN的平均值，那么我看不到完整DataFrame的子集中的列如何。

为了它的价值，我跑了：

df.columns[df.isna().all()].tolist()

，我得到：[]。因此，我认为我没有任何列的每个条目都是NaN（这会在我的NaN计算中引起train_means的情况）。

知道我做错了什么吗？

谢谢！

Answer 1

尝试看看

 (df.iloc[:100000, 180:-1].isnull().sum()==100000).any()

如果此返回True，则意味着您的列的值是前100000行中的所有NaN

现在让我们解释一下为什么对整个数据帧进行notnull时会得到所有mean，因为mean具有skipna default < / em> 作为True，因此它将NaN放在mean

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